概率论第六章课后习题答案
概率论与数理统计(茆诗松)第二版课后第六章习题参考答案
⎧0,
p(
x)
=
1 θ
Ι 0< x<θ
，
F
(
x)
=
⎪x ⎪⎨θ
,
⎩1,
x < 0; 0≤ x <θ; x ≥θ.
有 X (1)与 X (3)的密度函数分别为
p1 ( x)
=
3[1 −
F (x)]2
p(x)
=
3(θ − x)2 θ3
Ι 0< x<θ
，
p3 (x)
=
3[F (x)]2
p(x)
=
3x2 θ3
a2
−
2 n2
a+
1 n2
⎟⎟⎠⎞σ 2 ，
令
d da
Var(Y )
=
⎜⎜⎝⎛
n1 + n2 n1n2
⋅ 2a
−
2 n2
⎟⎟⎠⎞σ
2
=
0
，得
a
=
n1
n1 + n2
，且
d2 d 2a
Var(Y )
=
n1 + n2 n1n2
⋅ 2σ
2
>
0，
故当 a = n1 ， b = 1 − a = n2 时，Var (Y ) 达到最小 1 σ 2 ．
ai
Xi
⎟⎟⎠⎞
=
n Cov⎜⎛ 1
i=1
⎝n
X
i
,
ai
X
i
⎟⎞ ⎠
=
n i=1
ai n
Cov( X
i
,
X
i
)
=
σ2 n
n
概率论与数理统计(茆诗松)第二版课后第六章习题参考答案-1
1
E (Y(1)Y( n ) ) = ∫ dy( n ) ∫
0
1
y( n )
0
y(1) y( n ) ⋅ n(n − 1)( y( n ) − y(1) ) n−2 dy(1) = ∫ dy( n ) ∫
0
1
y( n )
0
y(1) y( n ) ⋅ n ⋅ (−1)d ( y( n ) − y(1) ) n−1
则 X = Y +θ −
⎧0, y < 0; ⎪ pY ( y) = I0<y<1， FY ( y ) = ⎨ y , 0 ≤ y < 1; ⎪1, y ≥ 1. ⎩
有 Y (1)与 Y (n)的密度函数分别为
p1 ( y ) = n[1 − FY ( y )]n−1 pY ( y ) = n(1 − y ) n−1 Ι 0< y<1 ， pn ( y ) = n[ FY ( y )]n−1 pY ( y ) = ny n−1Ι 0< y<1 ，
故 1 / X 不是λ的无偏估计．
ˆ) > 0 ，试证 (θ ˆ) 2 不是θ 2 的无偏估计． ˆ 是参数θ 的无偏估计，且有 Var(θ 3． 设 θ ˆ) = θ ，有 E[(θ ˆ) 2 ] = Var(θ ˆ) + [ E (θ ˆ)]2 = Var(θ ˆ) + θ 2 > θ 2 ，故 (θ ˆ) 2 不是θ 2 的无偏估计． 证：因 E (θ
ˆ1 , µ ˆ2 , µ ˆ 3 都是总体均值µ 的无偏估计； 故µ
ˆ1 ) = 因 Var(µ 1 1 1 1 1 1 14 Var( X 1 ) + Var( X 2 ) + Var( X 3 ) = σ 2 + σ 2 + σ 2 = σ 2 ， 4 9 36 4 9 36 36 1 1 1 1 1 1 1 ˆ 2 ) = Var( X 1 ) + Var( X 2 ) + Var( X 3 ) = σ 2 + σ 2 + σ 2 = σ 2 ， Var(µ 9 9 9 9 9 9 3 1 1 4 1 1 4 1 ˆ 3 ) = Var( X 1 ) + Var( X 2 ) + Var( X 3 ) = σ 2 + σ 2 + σ 2 = σ 2 ， Var(µ 36 36 9 36 36 9 2
概率论第六章习题参考解答(高等第二版)
《概率论与数理统计》第六章习题exe6-1解：10()0x b f x b ⎧<<⎪=⎨⎪⎩其他01()()2bb E X xf x dx x dx b +∞-∞==⋅=⎰⎰ 令11μ=A ，即2b X =，解得b 的矩估计量为ˆ2b X = 2ˆ2(0.50.60.1 1.30.9 1.60.70.9 1.0) 1.6899bx ==++++++++= exe6-2解：202()()()3x E X xf x dx x dx θθθθ+∞-∞-==⋅=⎰⎰令11μ=A ，即,3θ=X 解得θ的矩估计量为ˆ3X θ= Exe6-3解：（1）由于12222()()()()(1)()E X mpE X D X E X mp p mp μμ==⎧⎨==+=-+⎩ 令 ⎩⎨⎧==.2211μμA A求解得221111p m p μμμμ⎧-=-⎪⎪⎨⎪=⎪⎩，p, m 的矩估计量为22211(1)ˆ11ˆˆA A n S pA nX X m p ⎧--=-=-⎪⎪⎨⎪=⎪⎩Exe6-4解：（1）()E X λ= 令11μ=A ，即,λ=X 解得λ的矩估计量为ˆX λ= {}),2,1,0(!===-x e x x X P xλλ{}),2,1,0(!===-i i xi x e x x X P iλλ似然函数11111(){}()!!niii x n nx n i ni i i ii eL P X x e x x λλλλλ=--===∑====∏∏∏11ln ()()ln ln(!)nni i i i L n x x λλλ===-+-∑∑1ln ()0nii x d L n d λλλ==-+=∑解得λ的最大似然估计值为 11ˆni i x x n λ===∑ （2）由（1）知1ˆ(6496101163710)7.210x λ==+++++++++= Exe6-5解：（1）似然函数1(1)111(){}(1)(1)ni i i nnx x ni i i L p P X x p p p p =--==∑===-=-∏∏∑-==-ni i nx np p 1)1(1ln ()ln (1)ln ni i L p n p x p ==+-⋅∑)1ln()(ln 1p n x p n ni i --+=∑=1(1)ln ()01ni i x d L p n dp p p =-=-=-∑01)(ln 1=---=∑=pn x p ndp p L d ni i 解得p 的最大似然估计值为 11ˆnii npxx===∑ （2）155ˆ5174926px ===++++ Exe6-6解：由2()2()x f x μσ--=（1）2σ已知，似然函数221()()2211()(,)ni i i x nx n nii i L f x eμμσσμμ=----==∑===∏2211ln ())()2nii L n x μμσ==---∑21ln ()1(22)02nii d L x d μμμσ==--=∑即11()0nniii i x n xμμ==-=-=∑∑解得μ的最大似然估计值 1ˆnii xx nμ===∑（2）μ已知，似然函数为212222)(222)(12122121),()(σμσμπσσπσσ∑⎪⎭⎫ ⎝⎛====----==∏∏ni i i x nx ni n i i e ex f L21222)(21)ln(2)2ln(2)(ln μσσπσ-∑---==n i ix n n L 0)()(212)(ln 2122222=-+-=∑=μσσσσni i x n L d d 解得∑=-=n i i x x n 122)(1ˆσ，故2σ的最大似然估计值为 .)(1ˆ122∑=-=n i i i x x n σ Exe6-7解：（1）矩估计量2220()()()(3)2xt x xt xx E X xf x dx x e dx e dx t e dt θθθθθθθθ=--+∞+∞+∞+∞--∞==⋅===Γ=⎰⎰⎰⎰令2X θ=，得ˆ/2X θ= 似然函数211()(,)ix n nii i i x L f x eθθθθ-====∏∏1111ln ()(ln 2ln )ln 2ln nnnii i i i i i x L x x n x θθθθθ====--=--∑∑∑ 令21ln ()210ni i d L n x d θθθθ==-+=∑解得θ的最大似然估计值为111ˆ22n ii x x n θ===∑ （2）2311()(,)2ixnni i i i x L f x e θθθθ-====∏∏331111ln ()[2ln ln(2)]2ln ln(2)nnnii i i i i i x L x x n x θθθθθ====--=--∑∑∑令2321ln ()1602nii d L n xd θθθθθ==-⋅-=∑013)(ln 1223=+⋅-=∑=ni ixn d L d θθθθθ解得θ的最大似然估计值为 111ˆ33ni i x x n θ===∑ （3） ),(~p m B X ，m 已知{}∏∏=-=-===ni x m x x m ni i i i ip p C x X P p L 11)1()(1111ln ()[ln ln ()ln(1)]ln ln ln(1)()i inx m i i i nnnx m i i i i i L p C x p m x p C p x p nm x =====++--=++--∑∑∑∑令 11ln ()01n ni ii i x nm x d L p dp p p==-=-=-∑∑即1111(1)1n nniiii i i x xxnmppp p p===+==---∑∑∑ 解得p 的最大似然估计值为 1ˆnii xxpmnm===∑ Exe6-8解：(1)似然函数为{}{}{})1(2)1(2121)(522θθθθθθθ-=⋅-⋅==⋅=⋅==X P X P X P L)1ln(ln 52ln )(ln θθθ-++=L 令 0115)(ln =--=θθθθL d d 解得θ的最大似然估计值为.65ˆ=θ Exe6-9解：2121222222)()(22)(12)(111212121),,(),,(),(σβαβασβασβασπσπσπβαβαβα∑∑⎪⎪⎭⎫⎝⎛=====+-+---+--=---===∏∏∏∏ni i n i i i i i i y x ny ni x ni n i i Y n i i X e eey f x f L))()((21ln 2)2ln(),(ln 21212βαβασσπβα+-∑+--∑---===ni i ni i y x n n L0))()((22),(ln 112=+-+--=∂∂∑∑==βαβασβααni i n i i y x L 0)()((22),(ln 112=+----=∂∂∑∑==βαβασβαβn i i n i i x x L 联立 解得,2ˆ,2ˆyx y x -=+=βα故βα,的最大似然估计量为 .2ˆ,2ˆYX Y X -=+=βαExe6-10解：（1）由1/2EX μθ==，得θ的矩估计量ˆ2X θ= ˆ()2()2()22E E X E X θθθ===⋅= 故θ的矩估计量ˆ2X θ=是θ的无偏估计量。
《概率论与数理统计》习题答案(复旦大学出版社)第六章
习题六1.设总体X ~N （60，152），从总体X 中抽取一个容量为100的样本，求样本均值与总体均值之差的绝对值大于3的概率. 【解】μ=60,σ2=152,n =100~(0,1)/X Z N nμσ-=即 60~(0,1)15/10X Z N -=(|60|3)(||30/15)1(||2)P X P Z P Z ->=>=-<2[1(2)]2(10.9772)0.0456.=-Φ=-=2.从正态总体N （4.2，52）中抽取容量为n 的样本，若要求其样本均值位于区间（2.2,6.2）内的概率不小于0.95，则样本容量n 至少取多大？ 【解】4~(0,1)5/X Z N n-=2.2 4.2 6.2 4.2(2.2 6.2)()55P X P n Z n --<<=<<2(0.4)10.95,n =Φ-=则Φ(0.4n )=0.975，故0.4n >1.96,即n >24.01，所以n 至少应取253.设某厂生产的灯泡的使用寿命X ~N （1000，σ2）（单位：小时），随机抽取一容量为9的样本，并测得样本均值及样本方差.但是由于工作上的失误，事后失去了此试验的结果，只记得样本方差为S 2=1002，试求P （X ＞1062）. 【解】μ=1000,n =9，S 2=10021000~(8)100/3/X X t t S n-==10621000(1062)()( 1.86)0.05100/3P X P t P t ->=>=>=4.从一正态总体中抽取容量为10的样本，假定有2%的样本均值与总体均值之差的绝对值在4以上，求总体的标准差. 【解】~(0,1)/X Z N nσ=，由P (|X -μ|>4)=0.02得P |Z |>4(σ/n )=0.02,故210.02σ⎡⎤⎛-Φ=⎢⎥ ⎢⎥⎝⎭⎣⎦,即0.99.Φ=⎝⎭查表得2.33,=所以5.43.σ== 5.设总体X ~N （μ，16），X 1，X 2，…，X 10是来自总体X 的一个容量为10的简单随机样本，S 2为其样本方差，且P （S 2＞a ）=0.1，求a 之值.【解】2222299~(9),()0.1.1616S a P S a P χχχ⎛⎫=>=>= ⎪⎝⎭查表得914.684,16a= 所以 14.6841626.105.9a ⨯==6.设总体X 服从标准正态分布，X 1，X 2，…，X n 是来自总体X 的一个简单随机样本，试问统计量Y =∑∑==-ni ii i XX n 62512)15(，n ＞5服从何种分布？ 【解】2522222211~(5),~(5)i nii i i XX X n χχχ====-∑∑且12χ与22χ相互独立. 所以2122/5~(5,5)/5X Y F n X n =--7.求总体X ~N （20，3）的容量分别为10，15的两个独立随机样本平均值差的绝对值大于0.3的概率. 【解】令X 的容量为10的样本均值，Y 为容量为15的样本均值,则X ~N (20,310),Y ~N (20,315)，且X 与Y 相互独立. 则33~0,(0,0.5),1015X Y N N ⎛⎫-+= ⎪⎝⎭那么~(0,1),X YZ N = 所以(||0.3)||2[1(0.424)]P X Y P Z Φ⎛->=>=- ⎝2(10.6628)0.6744.=-=8.设总体X ~N （0，σ2）,X 1,…,X 10,…,X 15为总体的一个样本.则Y =()21521221121022212X X X X X X ++++++ 服从 分布,参数为 . 【解】~(0,1),iX N σi =1,2, (15)那么122210152222111~(10),~(5)i i i i X X χχχχσσ==⎛⎫⎛⎫== ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭∑∑且12χ与22χ相互独立, 所以222110122211152/10~(10,5)2()/5X X X Y F X X X ++==++ 所以Y ~F 分布，参数为（10,5）.9.设总体X ~N （μ1,σ2）,总体Y ~N (μ2,σ2),X 1,X 2,…,1n X 和Y 1，Y 2，…，2n X 分别来自总体X 和Y 的简单随机样本，则⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡-+-+-∑∑==2)()(21121221n n Y Y X X E n j j n i i = . 【解】令 1222212111211(),(),11n n i i i j S X X S Y Y n n ===-=---∑∑ 则122222112211()(1),()(1),n n ij i j XX n S y y n S ==-=--=-∑∑又2222221122112222(1)(1)~(1),~(1),n S n S n n χχχχσσ--=-=-那么1222112222121212()()1()22n n i j i j X X Y Y E E n n n n σχσχ==⎡⎤-+-⎢⎥⎢⎥=+⎢⎥+-+-⎢⎥⎣⎦∑∑2221212221212[()()]2[(1)(1)]2E E n n n n n n σχχσσ=++-=-+-=+-10.设总体X ~N （μ,σ2），X 1，X 2，…，X 2n （n ≥2）是总体X 的一个样本，∑==ni i X n X 2121，令Y =∑=+-+ni i n iX X X12)2(，求EY .【解】令Z i =X i +X n +i , i =1,2,…,n .则Z i ~N (2μ,2σ2)(1≤i ≤n ),且Z 1,Z 2,…,Z n 相互独立.令 2211, ()/1,nni i i i Z Z S Z Z n n ====--∑∑则 21111,222nn i ii i X X Z Z nn =====∑∑ 故 2Z X = 那么22211(2)()(1),n ni n i i i i Y X X X Z Z n S +===+-=-=-∑∑所以22()(1)2(1).E Y n ES n σ=-=-11. 设总体X 的概率密度为f (x )=x-e 21 (-∞<x <+∞),X 1，X 2，…，X n 为总体X 的简单随机样本，其样本方差为S 2，求E (S 2).解： 由题意，得1e , 0,2()1e ,0,2xx x f x x -⎧<⎪⎪=⎨⎪≥⎪⎩于是 22222220()()()()1()()d e d 021()()d e d e d 2,2xxx E S D X E X E X E X xf x x x x E X x f x x x x x x +∞+∞--∞-∞+∞+∞+∞---∞-∞==-=======⎰⎰⎰⎰⎰ 所以2()2E S =.。
概率论与数理统计(茆诗松)第二版课后第六章习题参考答案
第六章 参数估计习题6.11． 设X 1, X 2, X 3是取自某总体容量为3的样本，试证下列统计量都是该总体均值µ 的无偏估计，在方差存在时指出哪一个估计的有效性最差？（1）3211613121ˆX X X ++=µ； （2）3212313131ˆX X X ++=µ； （3）3213326161ˆX X X ++=µ． 证：因µµµµµ=++=++=613121)(61)(31)(21)ˆ(3211X E X E X E E ， µµµµµ=++=++=313131)(31)(31)(31)ˆ(3212X E X E X E E ， µµµµµ=++=++=326161)(32)(61)(61)ˆ(3213X E X E X E E ， 故321ˆ,ˆ,ˆµµµ都是总体均值µ 的无偏估计； 因2222321136143619141)Var(361)Var(91)Var(41)ˆVar(σσσσµ=++=++=X X X ， 2222321231919191)Var(91)Var(91)Var(91)ˆVar(σσσσµ=++=++=X X X ， 222232132194361361)Var(94)Var(361)Var(361)ˆVar(σσσσµ=++=++=X X X ， 故)ˆVar()ˆVar()ˆVar(312µµµ<<，即2ˆµ有效性最好，1ˆµ其次，3ˆµ最差． 2． 设X 1, X 2, …, X n 是来自Exp (λ)的样本，已知X 为1/λ的无偏估计，试说明X /1是否为λ的无偏估计．解：因X 1, X 2, …, X n 相互独立且都服从指数分布Exp (λ)，即都服从伽玛分布Ga (1, λ)，由伽玛分布的可加性知∑==ni i X Y 1服从伽玛分布Ga (n , λ)，密度函数为01e )()(>−−ΙΓ=y y n nY y n y p λλ，则λλλλλλλ1)1()(e )(e )(110201−=−Γ⋅Γ=Γ=Γ⋅=⎟⎠⎞⎜⎝⎛=⎟⎠⎞⎜⎝⎛−∞+−−∞+−−∫∫n n n n n dy y n n dy y n y n Y n E X E n n y n n yn n， 故X /1不是λ的无偏估计．3． 设θˆ是参数θ 的无偏估计，且有0)ˆ(Var >θ，试证2)ˆ(θ不是θ 2的无偏估计． 证：因θθ=)ˆ(E ，有2222)ˆVar()]ˆ([)ˆVar(])ˆ[(θθθθθθ>+=+=E E ，故2)ˆ(θ不是θ 2的无偏估计． 4． 设总体X ~ N(µ , σ 2)，X 1, …, X n 是来自该总体的一个样本．试确定常数c 使∑=+−ni i i X X c 121)(为σ 2的无偏估计．解：因E [(X i + 1 − X i )2 ] = Var (X i + 1 − X i ) + [E (X i + 1 − X i )]2 = Var (X i + 1) + Var (X i ) + [E (X i + 1) − E (X i )]2 = 2σ 2，则2211211121)1(22)1(])[()(σσ−=⋅−⋅=−=⎥⎦⎤⎢⎣⎡−∑∑−=+−=+n c n c X X E c X X c E n i i i n i i i ，故当)1(21−=n c 时，21121)(σ=⎥⎦⎤⎢⎣⎡−∑−=+n i i i X X c E ，即∑−=+−1121)(n i i i X X c 是σ 2的无偏估计．5． 设X 1, X 2, …, X n 是来自下列总体中抽取的简单样本，⎪⎩⎪⎨⎧+≤≤−=.,0;2121,1);(其他θθθx x p证明样本均值X 及)(21)()1(n X X +都是θ 的无偏估计，问何者更有效？ 证：因总体⎟⎠⎞⎜⎝⎛+−21,21~θθU X ，有)1,0(~21U X Y +−=θ，则21−+=θY X ，21)1()1(−+=θY X ，21)()(−+=θn n Y X ，即21)(21)(21)()1()()1(−++=+θn n Y Y X X ，可得θθθ=−+=−+=21)(21)()(Y E Y E X E ，nY n Y X 121)Var(1)Var()Var(===，因Y 的密度函数与分布函数分别为p Y ( y ) = I 0<y <1，⎪⎩⎪⎨⎧≥<≤<=.1,1;10,;0,0)(y y y y y F Y有Y (1)与Y (n )的密度函数分别为10111)1()()](1[)(<<−−Ι−=−=y n Y n Y y n y p y F n y p ，1011)()]([)(<<−−Ι==y n Y n Y n ny y p y F n y p ，且(Y (1), Y (n ))的联合密度函数为)()1()()()]()()[1(),()()1(2)1()()()1(1n y y n Y Y n Y n Y n n y p y p y F y F n n y y p <−Ι−−=102)1()()()1())(1(<<<−Ι−−=n y y n n y y n n ，则11)2()()2()1()(101)1(+=+ΓΓΓ⋅=−⋅=∫−n n n n dy y n y Y E n ，1)(101)(+=⋅=∫−n n dy ny y Y E n n ， )2)(1(2)3()()3()1()(10122)1(++=+ΓΓΓ⋅=−⋅=∫−n n n n n dy y n y Y E n ，2)(10122)(+=⋅=∫−n n dy ny y Y E n n ， ∫∫∫∫−−−−⋅⋅=−−⋅=11)1()()()1()(1)1(2)1()()()1()()()1()()()()1())(1()(n n y n n n n y n n n n n y y d n y y dy dy y y n n y y dy Y Y E∫∫⎥⎦⎤⎢⎣⎡⋅−+−−=−−100)1()(1)1()(01)1()()()1()()()()()(n n y n n n y n n n n dy y y y n y y y ny dy2121)(102)(10)(1)(100)1()()()()(+=+==⎥⎦⎤⎢⎣⎡−⋅−=++∫∫n y n dy y y y y dy n n n n n y n n n n n ， 即)2()1(11)2)(1(2)Var(22)1(++=⎟⎠⎞⎜⎝⎛+−++=n n n n n n Y ，)2()1(12)Var(22)(++=⎟⎠⎞⎜⎝⎛+−+=n n n n n n n Y n ，且)2()1(111121),Cov(2)()1(++=+⋅+−+=n n n nn n Y Y n 可得θθ=−++=⎥⎦⎤⎢⎣⎡+21)]()([21)(21)()1()()1(n n Y E Y E X X E ，)2)(1(21)2()1(422)],Cov(2)Var()[Var(41)(21Var 2)()1()()1()()1(++=+++=++=⎥⎦⎤⎢⎣⎡+n n n n n Y Y Y Y X X n n n ， 因θ=(X E ，θ=⎥⎦⎤⎢⎣⎡+)(21)()1(n X X E ，故X 及)(21)()1(n X X +都是θ 的无偏估计； 因当n > 1时，)2)(1(21)(21Var 121)Var()()1(++=⎥⎦⎤⎢⎣⎡+>=n n X X n X n ， 故)(21)()1(n X X +比样本均值X 更有效． 6． 设X 1, X 2, X 3服从均匀分布U (0, θ )，试证)3(34X 及4X (1)都是θ 的无偏估计量，哪个更有效？解：因总体X 的密度函数与分布函数分别为θθ<<Ι=x x p 01)(，⎪⎩⎪⎨⎧≥<≤<=.,1;0,;0,0)(θθθx x x x x F有X (1)与X (3)的密度函数分别为θθθ<<Ι−=−=x x x p x F x p 03221)(3)()](1[3)(，θθ<<Ι==x x x p x F x p 032233)()]([3)(，则443223)(3)(043223032)1(θθθθθθθθ=⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛+⋅−⋅=−⋅=∫x x x dx x x X E ， 43433)(043032)3(θθθθθ=⋅=⋅=∫x dy x x X E ， 1054233)(3)(205432303222)1(θθθθθθθθ=⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛+⋅−⋅=−⋅=∫x x x dx x x X E ， 53533)(25303222)3(θθθθθ=⋅=⋅=∫x dy x x X E ， 即803410)Var(222)1(θθθ=⎟⎠⎞⎜⎝⎛−=X ，8034353)Var(222)3(θθθ=⎟⎠⎞⎜⎝⎛−=X ， 因θθ=⋅=44)4()1(X E ，θθ=⋅=⎟⎠⎞⎜⎝⎛433434)3(X E ，故4X (1)及)3(34X 都是θ 的无偏估计； 因5380316)4Var(22)1(θθ=⋅=X ，1580391634Var 22)3(θθ=⋅=⎟⎠⎞⎜⎝⎛X ，有⎟⎠⎞⎜⎝⎛>)3()1(34Var )4Var(X X ， 故)3(34X 比4X (1)更有效． 7． 设从均值为µ ，方差为σ 2 > 0的总体中，分别抽取容量为n 1和n 2的两独立样本，1X 和2X 分别是这两个样本的均值．试证，对于任意常数a , b （a + b = 1），21X b X a Y +=都是µ 的无偏估计，并确定常数a , b 使Var (Y ) 达到最小．解：因µµµµ=+=+=+=)()()()(21b a b a X bE X aE Y E ，故Y 是µ 的无偏估计；因22222121222122221212)1()(Var )(Var )(Var σσσ⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛+−+=⋅−+⋅=+=n a n a n n n n n a n a X b X a Y ， 令022)(Var 222121=⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−⋅+=σn a n n n n Y da d ，得211n n n a +=，且02)(Var 2212122>⋅+=σn n n n Y a d d ， 故当211n n n a +=，2121n n n a b +=−=时，Var (Y ) 达到最小2211σn n +．8． 设总体X 的均值为µ ，方差为σ 2，X 1, …, X n 是来自该总体的一个样本，T (X 1, …, X n )为µ 的任一线性无偏估计量．证明：X 与T 的相关系数为)Var()Var(T X ．证：因T(X 1, …, X n )为µ的任一线性无偏估计量，设∑==ni i i n X a X X T 11),,(L ，则µµ===∑∑==ni i ni i i a X E a T E 11)()(，即11=∑=ni i a ，因X 1, …, X n 相互独立，当i ≠ j 时，有Cov (X i , X j ) = 0，则nanX X n a X a X n X a X n T X ni in i i i i n i i i i ni i i n i i 2121111),Cov(,1Cov ,1Cov ),Cov(σσ===⎟⎠⎞⎜⎝⎛=⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛=∑∑∑∑∑=====，因),Cov()Var(1)Var(2T X nX n X ===σ，故X 与T 的相关系数为)Var()Var()Var()Var()Var()Var()Var(),Cov(),Corr(T X T X X T X T X T X ===．9． 设有k 台仪器，已知用第i 台仪器测量时，测定值总体的标准差为σ i （i = 1, …, k ）．用这些仪器独立地对某一物理量θ 各观察一次，分别得到X 1, …, X k ，设仪器都没有系统误差．问a 1, …, a k 应取何值，方能使∑==ki i i X a 1ˆθ成为θ 的无偏估计，且方差达到最小？解：因θθθ⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛===⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛=∑∑∑∑====k i i ki i k i i i ki i i a a x E a x a E E 1111)()ˆ(， 则当11=∑=ki i a 时，∑==ki ii x a 1ˆθ是θ 的无偏估计， 因∑∑∑=====⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛=ki i i k i i i k i i i a x a x a 122121)(Var Var )ˆ(Var σθ， 讨论在11=∑=ki i a 时，∑=ki i i a 122σ的条件极值，设拉格朗日函数⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−+=∑∑==1),,,(11221ki i ki iik a a a a L λσλL ， 令⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎨⎧=−=∂∂=+=∂∂=+=∂∂∑=,01,02,02122111ki i k k ka L a a L a a L λλσλσL L L L L 得2212−−++−=k σσλL ，2212−−−++=k i i a σσσL ，i = 1, …, k ， 故当2212−−−++=k i i a σσσL ，i = 1, …, k 时，∑==ki ii x a 1ˆθ是θ 的无偏估计，且方差达到最小． 10．设X 1, X 2, …, X n 是来自N (θ, 1)的样本，证明g (θ ) = |θ | 没有无偏估计（提示：利用g (θ )在θ = 0处不可导）．证：反证法：假设T = T (X 1, X 2, …, X n )是g (θ ) = |θ | 的任一无偏估计，因∑==ni i X n X 11是θ 的一个充分统计量，即在取定x X =条件下，样本条件分布与参数θ 无关，则)|(X T E S =与参数θ 无关，且S 是关于X 的函数，||)()()]|([)(θθ====g T E X T E E S E ， 可得)(X S S =是g (θ ) = |θ | 的无偏估计，因X 1, X 2, …, X n 是来自N (θ, 1)的样本，由正态分布可加性知X 服从正态分布⎟⎠⎞⎜⎝⎛n N 1,θ，则∫∫∞+∞−+−−∞+∞−−−⋅⋅=⋅=dx x S ndx n x S S E x n x n n x nθθθ22222)(2e)(eπ2eπ2)()(，因E (S ) = |θ|，可知对任意的θ，反常积分∫∞+∞−+−⋅dx x S x n x n θ22e)(收敛，则由参数θ的任意性以及该反常积分在−∞与+∞两个方向的收敛性知∫∞+∞−⋅⋅+−⋅dx x S x n x n ||||22e)(θ收敛，因x n x S x S x n x n x n n ⋅⋅=⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡⋅∂∂+−+−θθθ2222e )(e )(，且| y | ≤ e| y |，有||)1||(2222eex n n x n x n x n ⋅+⋅+−+−≤⋅θθ，则由∫∞+∞−⋅+⋅+−⋅dx x S x n x n ||)1|(|22e)(θ的收敛性知∫∞+∞−+−⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡⋅∂∂dx x S x n x n θθ22e )(一致收敛， 可得∫∞+∞−+−−⋅⋅=dx x S nS E x n x n n θθ2222e)(e π2)(关于参数θ 可导，与E (S ) = |θ |在θ = 0处不可导矛盾，故g (θ ) = |θ | 没有无偏估计．11．设总体X 服从正态分布N (µ , σ 2)，X 1, X 2, …, X n 为来自总体X 的样本，为了得到标准差σ 的估计量，考虑统计量：∑=−=ni i X X n Y 11||1，∑==n i i X n X 11，n ≥ 2，∑∑==−−=n i nj j i X X n n Y 112||)1(1，n ≥ 2，求常数C 1与C 2，使得C 1Y 1与C 2Y 2都是σ 的无偏估计． 解：设),0(~2θN Y ，有θθθθθθθπ2eπ22e π212e π21|||][|02022222222=−=⋅=⋅=+∞−∞+−∞+∞−⋅−∫∫y y y dy y dy y Y E ， 因X X i −是独立正态变量X 1, X 2, …, X n 的线性组合， 且0()()(=−=−=−µµX E X E X X E i i ，22211,Cov 21),Cov(2)Var()Var()Var(σσσn n X n X n X X X X X X i i i i i −=⎟⎠⎞⎜⎝⎛−+=−+=−，则⎟⎠⎞⎜⎝⎛−−21,0~σn n N X X i ，σσπ)1(21π2|][|n n n n X X E i −=−⋅=−， 可得σσπ)1(2π)1(21|][|1)()(11111111n n C n n n n C X X E n C Y E C Y C E n i i −=−⋅⋅⋅=−⋅==∑=，故当)1(2π1−=n n C 时，E [C 1Y 1] = σ，C 1Y 1是σ 的无偏估计；当i ≠ j 时，X i 与X j 相互独立，都服从正态分布N (µ , σ 2)，有E (X i − X j ) = E (X i ) − E (X j ) = µ − µ = 0，Var(X i − X j ) = Var(X i ) + Var(X j ) = σ 2 + σ 2 = 2σ 2，则X i − X j ~ N (0, 2σ 2)，σσπ22π2|][|=⋅=−j i X X E ， 当i = j 时，X i − X j = 0，E [| X i − X j |] = 0，可得σσπ2π2)()1(1|][|)1(1)()(2221122222C n n n n C X X E n n C Y E C Y C E n i nj j i =−⋅−⋅=−−⋅==∑∑==， 故当2π2=C 时，E [C 2Y 2] = σ，C 2Y 2是σ 的无偏估计． 习题6.21． 从一批电子元件中抽取8个进行寿命测试，得到如下数据（单位：h ）：1050，1100，1130，1040，1250，1300，1200，1080，试对这批元件的平均寿命以及寿命分布的标准差给出矩估计．解：平均寿命µ 的矩估计75.1143ˆ==x µ；标准差σ 的矩估计8523.89*ˆ==s µ． 2． 设总体X ~ U (0, θ )，现从该总体中抽取容量为10的样本，样本值为：0.5，1.3，0.6，1.7，2.2，1.2，0.8，1.5，2.0，1.6，试对参数θ 给出矩估计．解：因X ~ U (0, θ )，有2)(θ=X E ，即θ = 2 E (X )，故θ 的矩估计68.234.122ˆ=×==x θ． 3． 设总体分布列如下，X 1, …, X n 是样本，试求未知参数的矩估计．（1）Nk X P 1}{==，k = 0, 1, 2, …, N − 1，N （正整数）是未知参数；（2）P {X = k } = (k − 1)θ 2 (1 − θ )k − 2，k = 2, 3, …，0 < θ < 1．解：（1）因21)]1(10[1)(−=−+++=N N N X E L ，即N = 2 E (X ) + 1，故N 的矩估计12ˆ+=X N ； （2）因⎥⎦⎤⎢⎣⎡−=−=−−⋅=∑∑∑+∞=+∞=+∞=−22222222222)1()1()1()1()(k k k k k k d d d d k k X E θθθθθθθθ θθθθθθθθθθθ2221)1(1)1(322222222=⋅=⎟⎠⎞⎜⎝⎛+−=⎥⎦⎤⎢⎣⎡−−−=d d d d ， 则)(2X E =θ， 故θ 的矩估计X2ˆ=θ． 4． 设总体密度函数如下，X 1, …, X n 是样本，试求未知参数的矩估计．（1）)(2);(2x x p −=θθθ，0 < x < θ ，θ > 0； （2）p (x ;θ ) = (θ + 1) x θ，0 < x < 1，θ > 0；（3）1);(−=θθθx x p ，0 < x < 1，θ > 0； （4）θµθµθ−−=x x p e1),;(，x > µ ，θ > 0．解：（1）因3322)(2)(032202θθθθθθθ=⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−⋅=−⋅=∫x x dx x x X E ，即θ = 3 E (X )，故θ 的矩估计X 3ˆ=θ； （2）因212)1()1()(10210++=+⋅+=+⋅=+∫θθθθθθθx dx x x X E ，即)(11)(2X E X E −−=θ， 故θ 的矩估计XX −−=112ˆθ； （3）因11)(101101+=+⋅=⋅=+−∫θθθθθθθxdx x x X E ，即2)(1)(⎥⎦⎤⎢⎣⎡−=X E X E θ， 故θ 的矩估计21ˆ⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−=XX θ； （4）因θµθµθµθµµθµµθµµθµµθµ+=−=+−=−⋅=⋅=+∞−−∞+−−+∞−−∞+−−∞+−−∫∫∫x x x x x dx x d x dx x X E eeee)1(e1)(，)(2e2ee)1(e1)(22222X E dx x x d x dx x X E x x x x θµθµθµµθµµθµµθµ+=+−=−⋅=⋅=∫∫∫∞+−−+∞−−∞+−−∞+−−= µ 2 + 2µθ + 2θ 2，则Var (X ) = E (X 2 ) − [E (X )]2 = θ 2，即)Var(X =θ，)Var()(X X E −=µ，故θ 的矩估计*ˆS =θ，*ˆS X −=µ． 5． 设总体为N (µ , 1)，现对该总体观测n 次，发现有k 次观测值为正，使用频率替换方法求µ 的估计．解：因p = P {X > 0} = P {X − µ > −µ} = 1 − Φ (−µ) = Φ (µ)，即µ = Φ −1 ( p )，故µ 的矩估计⎟⎠⎞⎜⎝⎛Φ=Φ=−−n k p 11)ˆ(ˆµ．6． 甲、乙两个校对员彼此独立对同一本书的样稿进行校对，校完后，甲发现a 个错字，乙发现b 个错字，其中共同发现的错字有c 个，试用矩法给出如下两个未知参数的估计： （1）该书样稿的总错字个数； （2）未被发现的错字数． 解：（1）设N 为该书样稿总错别字个数，且A 、B 分别表示甲、乙发现错别字，有A 与B 相互独立，则P (AB ) = P (A ) P (B )，使用频率替换方法，即N b N a p p N c p B A AB ⋅===ˆˆˆ，得cabN =， 故总错字个数N 的矩估计cab N=ˆ； （2）设k 为未被发现的错字数，因)()()(1)(1)(AB P B P A P B A P B A P +−−=−=U ，使用频率替换方法，即N cN b N a p p pN k pAB B A B A +−−=+−−==1ˆˆˆ1ˆ，即k = N − a − b + c ， 故未被发现的错字数k 的矩估计c b a cab c b a N k+−−=+−−=ˆˆ． 7． 设总体X 服从二项分布b (m , p )，其中m , p 为未知参数，X 1, …, X n 为X 的一个样本，求m 与p 的矩估计．解：因E (X ) = mp ，Var (X ) = mp (1 − p )，有)()Var(1X E X p =−，则)()Var(1X E X p −=，)Var()()]([)(2X X E X E p X E m −==， 故m 的矩估计22*ˆS X X m −=，p 的矩估计XS p 2*1ˆ−=．习题6.31． 设总体概率函数如下，X 1, …, X n 是样本，试求未知参数的最大似然估计．（1）1);(−=θθθxx p ，0 < x < 1，θ > 0；（2）p (x ;θ ) = θ c θ x − (θ + 1) ，x > c ，c > 0已知，θ > 1． 解：（1）因1,,,01212110121)()(<<−=<<−Ι=Ι=∏n i x x x n nni x ix x x x L L L θθθθθ，当0 < x 1, x 2, …, x n < 1时，)ln()1(ln 2)(ln 21n x x x nL L −+=θθθ， 令0)ln(212)(ln 21=+=n x x x n d L d L θθθθ，得)ln(21n x x x n L −=θ，即221)ln(⎥⎦⎤⎢⎣⎡=n x x x nL θ，故θ 的最大似然估计221)ln(ˆ⎦⎤⎢⎣⎡=n X X X n L θ；（2）因c x x x n n n ni c x i n i x x x c x c L >+−=>+−Ι=Ι=∏,,,)1(211)1(21)()(L L θθθθθθθ，当x 1, x 2, …, x n > c 时，ln L (θ ) = n ln θ + n θ ln c − (θ + 1) ln (x 1 x 2 …x n )， 令0)ln(ln )(ln 21=−+=n x x x c n n d L d L θθθ，得c n x x x nn ln )ln(21−=L θ， 故θ 的最大似然估计cn X X X nn ln )ln(ˆ21−=L θ．2． 设总体概率函数如下，X 1, …, X n 是样本，试求未知参数的最大似然估计．（1）p (x ;θ ) = c θ c x − (c + 1) ，x > θ ，θ > 0，c > 0已知；（2）θµθµθ−−=x x p e1),;(，x > µ ，θ > 0；（3）p (x ;θ ) = (k θ )−1，θ < x < (k + 1)θ ，θ > 0．解：（1）因θθθθθ>+−=>+−Ι=Ι=∏n i x x x c n nc n ni x c i c x x x c x c L ,,,)1(211)1(21)()(L L ，显然θ 越大，nc θ越大，但只有x 1 , x 2 , …, x n > θ 时，才有L (θ ) > 0，即θ = min {x 1, x 2, …, x n } 时，L (θ ) 达到最大，故θ 的最大似然估计},,,min{ˆ21)1(nX X X X L ==θ；（2）因µµθµθµθθµθ>⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−−=>−−Ι∑=Ι==∏n n i i i i x x x n x nni x x L ,,,11211e1e1),(L ，当x 1, x 2, …, x n > µ 时，⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−−−=∑=µθθµθn x n L ni i 11ln ),(ln ， 令01),(ln 12=⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−+−=∑=µθθθµθn x n d L d ni i ，解得µµθ−=⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−=∑=x n x n n i i11， 且显然µ越大，⎟⎟⎠⎞⎝⎛−−∑=µθn x n i i 11e 越大，但只有x 1 , x 2 , …, x n > µ 时，才有L (θ, µ) > 0，即µ = min {x 1, x 2, …, x n } 时，L (θ, µ) 才能达到最大，故µ 的最大似然估计},,,min{ˆ21)1(n X X X X L ==µ，θ 的最大似然估计)1(ˆˆX X X −=−=µθ； （3）因θθθθθθθ)1(,,,1)1(121)()()(+<<−=+<<−Ι=Ι=∏k x x x n ni k x n i k k L L ，显然θ 越小，(k θ )−n 越大，但只有θ < x 1 , x 2 , …, x n < (k + 1)θ 时，才有L (θ ) > 0，即},,,max{1121n x x x k L +=θ时，L (θ ) 达到最大， 故θ 的最大似然估计为},,,max{111ˆ21)(nn X X X k k X L +=+=θ． 3． 设总体概率函数如下，X 1, …, X n 是样本，试求未知参数的最大似然估计．（1）θθθ||e 21);(x x p −=，θ > 0；（2）p(x ;θ ) = 1，θ − 1/2 < x < θ + 1/2；（3）12211),;(θθθθ−=x p ，θ1 < x < θ2．解：（1）因∑===−=−∏ni i i x n n ni x L 1||11||e21e 21)(θθθθθ，有∑=−−−=n i i x n n L 1||1ln 2ln )(ln θθθ， 令∑=+⋅−=ni i x n d L d 12||11)(ln θθθθ，得∑==ni i x n 1||1θ， 故θ的最大似然估计∑==ni i X n 1||1ˆθ； （2）因2/1,,,2/112/12/121)(+<<−=+<<−Ι=Ι=∏θθθθθn i x x x ni x L L ，即θ − 1/2 < x (1) ≤ x (n ) < θ + 1/2，可得当x (n ) − 1/2 < θ < x (1) + 1/2时，都有L (θ ) = 1，故θ 的最大似然估计ˆθ是 (x (n ) − 1/2, x (1) + 1/2) 中任何一个值； （3）因221121,,,1211221)(11),(θθθθθθθθθθ<<=<<Ι−=Ι−=∏n i x x x n ni x L L ，显然θ 1越大且θ 2越小时，L (θ1, θ 2) 越大，但只有θ1 < x 1 , x 2 , …, x n < θ 2 时，才有L (θ1, θ 2) > 0， 即θ 1 = min {x 1, x 2, …, x n }且θ 2 = max {x 1, x 2, …, x n }时，L (θ1, θ 2)达到最大，故θ 1的最大似然估计},,,min{ˆ21)1(1nX X X X L ==θ， θ 2的最大似然估计},,,max{ˆ21)(2nn X X X X L ==θ． 4． 一地质学家为研究密歇根湖的湖滩地区的岩石成分，随机地自该地区取100个样品，每个样品有10块石子，记录了每个样品中属石灰石的石子数．假设这100次观察相互独立，求这地区石子中石灰石的比例p 的最大似然估计．该地质学家所得的数据如下： 样本中的石子数 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10样品个数0 1 6 7 23 26 21 12 3 1 0解：总体X 为样品的10块石子中属石灰石的石子数，即X 服从二项分布B (10, p )，其概率函数为xx p p x x p −−⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛=10)1(10)(，x = 1, 2, …, 10，因∑−∑⋅⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛=−⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛===−==−∏∏1001100110001001110)1(10)1(10)(i ii iii x x i i ni x x i p p x p p x p L ，即)1ln(1000ln 10ln )(ln 100110011001p x p x x p L i i i i i i −⋅⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−+⋅+⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛=∑∑∑===， 令01110001)(ln 10011001=−⋅⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−−⋅=∑∑==p x p x dp p L d i i i i ，得∑==100110001i i x p ，即∑==100110001ˆi i X p 由于49909137261101001=+×+×+×+×+=∑=i i x ，故比例p 的最大似然估计499.049910001ˆ=×=p． 5． 在遗传学研究中经常要从截尾二项分布中抽样，其总体概率函数为m k p p p k m p k X P mk m k ,,2,1,)1(1)1(};{L =−−−⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛==−． 若已知m = 2，X 1, …, X n 是样本，试求p 的最大似然估计．解：当m = 2时，X 只能取值1或2，且p p p p p X P −−=−−−==222)1(1)1(2}1{2，ppp p X P −=−−==2)1(1}2{22， 即pp p p p p p p x X P x x x x−−=⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−−==−−−−2)22(2222};{1212，x = 1, 2，因nnx x n ni x x p p p p p p p L ni i ni i i i )2()22(2)22()(112112−∑∑−=−−=−−=−−==∏， 即)2ln(ln )22ln(2)(ln 11p n p n x p x n p L n i i ni i −−⋅⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−+−⋅⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−=∑∑==，令02112222)(ln 11=−−⋅−⋅⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−+−−⋅⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−=∑∑==p n p n x p x n dp p L d n i i ni i ，得x x n p n i i22221−=−=∑=， 故p 的最大似然估计Xp22ˆ−=． 6． 已知在文学家萧伯纳的“An Intelligent Woman’s Guide to Socialism ”一书中，一个句子的单词数X 近似地服从对数正态分布，即Z = ln X ~ N (µ , σ 2 )．今从该书中随机地取20个句子，这些句子中的单词数分别为52, 24, 15, 67, 15, 22, 63, 26, 16, 32, 7, 33, 28, 14, 7, 29, 10, 6, 59, 30，求该书中一个句子单词数均值22e )(σµ+=X E 的最大似然估计．解：因Z = ln X ~ N (µ , σ 2 )，则µ的最大似然估计09.3)30ln 24ln 52(ln 201ln 11ˆ11=+++====∑∑==L n i in i i x n z n z µ， σ 2的最大似然估计51.0])09.330(ln )09.324(ln )09.352[(ln 201)(12221222=−++−+−=−==∑=∗∧L n i i zz z n sσ， 故由最大似然估计的不变性知22e)(σµ+=X E 的最大似然估计31.28e e )(251.009.322*===++∧zs z X E ．7． 总体X ~ U (θ , 2θ )，其中θ > 0是未知参数，又X 1, …, X n 为取自该总体的样本，X 为样本均值．（1）证明X 32ˆ=θ是参数θ 的无偏估计和相合估计； （2）求θ的最大似然估计，它是无偏估计吗？是相合估计吗？解：（1）因X ~ U(θ , 2θ )，有θθθ2322)(=+=X E ，2212112)2()Var(θθθ=−=X ， 故θθ=⋅===2332)(32)(32)ˆ(X E X E E ，即X 32ˆ=θ是参数θ 的无偏估计； 因n n X n X 2712194)Var(94)Var(94)ˆVar(22θθθ=⋅===，有θθ=→∞)ˆ(lim E n ，0)ˆVar(lim =∞→θn ， 故X 32ˆ=θ是参数θ 的相合估计； （2）因θθθθθθθ2,,,122111)(<<=<<Ι=Ι=∏n i x x x nni x L L ，显然θ 越小，nθ1越大，但只有θ < x 1 , x 2 , …, x n < 2θ 时，才有L (θ ) > 0，即},,,max{2121n x x x L =θ时，L (θ ) 达到最大， 故θ 的最大似然估计为},,,max{2121*ˆ21)(nn X X X X L ==θ；因X 的密度函数为⎪⎩⎪⎨⎧<<=.,0;2,1)(其他θθθx x p ，分布函数为⎪⎩⎪⎨⎧≥<≤−<=.2,1;2,;,0)(θθθθθθx x x x x F则X (n ) 的密度函数⎪⎩⎪⎨⎧<<−==−−.,0;2,)()()]([)(11其他θθθθx x n x p x F n x p nn n n因θθθθθθθθθθθ11)()()()(2121)(+=+−⋅=−⋅−=−+−∫n nn x n dx x n x X E n n nn n ，有θ112)()(++=n n X E n ， 且2222122)(22)()()(])[(θθθθθθθθθθθ+=+−⋅=−⋅−=−+−∫n nn x n dx x n x X E n n nn n ， 则2222)()()2()1(12)Var()Var(θθθθ++=⎟⎠⎞⎜⎝⎛+−+=−=n n n n n n n X X n n ， 因θθθ≠++==)1(212)(21*)ˆ()(n n X E E n ，22)()2()1(4)Var(41*)ˆVar(θθ++==n n n X n ， 故)(21*ˆn X =θ不是参数θ 的无偏估计，应该修偏为)(121ˆn X n n ++=θ才是θ 的无偏估计， 因θθθ=++=→∞→∞)1(212lim *)ˆ(lim n n E n n ，0)2()1(4lim *)ˆVar(lim 22=++=∞→∞→θθn n n n n ， 故θ 的最大似然估计)(21*ˆn X =θ是参数θ 的相合估计． 8． 设X 1, …, X n 是来自密度函数为p (x ;θ ) = e − (x − θ), x >θ 的样本．（1）求θ 的最大似然估计1ˆθ，它是否是相合估计？是否是无偏估计？ （2）求θ 的矩估计2ˆθ，它是否是相合估计？是否是无偏估计？ 解：（1）似然函数θθθθθ>+−=>−−Ι∑=Ι==∏n ni i i i x x x n x ni x x L ,,,1)(211ee)(L ，显然θ 越大，θn x ni i +−∑=1e 越大，但只有x 1 , x 2 , …, x n > θ 时，才有L (θ ) > 0， 即θ = min {x 1, x 2, …, x n } 时，L (θ ) 达到最大，故θ 的最大似然估计},,,min{ˆ21)1(1nX X X X L ==θ； 因X 的密度函数与分布函数分别为⎩⎨⎧≤>=−−.,0;,e )()(θθθx x x p x ⎩⎨⎧≤>−=−−.,0;,e 1)()(θθθx x x F x 则X (1) 的密度函数为⎩⎨⎧≤>=−=−−−.,0;,e )()](1[)()(11θθθx x n x p x F n x p x n n 可得X (1) − θ 服从指数分布Exp (n )，因n X E 1)()1(=−θ，2)1(1)Var(nX =−θ， 则θθθ≠+==nX E E 1)()ˆ()1(1，2)1()1(11)Var()Var()ˆVar(n X X =−==θθ， 故)1(1ˆX =θ不是θ 的无偏估计； 因θθθ=⎟⎠⎞⎜⎝⎛+=→∞→∞n E n n 1lim )ˆ(lim 1，01lim )ˆVar(lim 21==→∞→∞n n n θ， 故)1(1ˆX =θ是θ 的相合估计； （2）因总体X 的密度函数为p (x ;θ ) = e − (x − θ), x >θ ，有X − θ 服从指数分布Exp (1)，则E (X − θ ) = E (X ) − θ = 1，即θ = E (X ) − 1，故θ 的矩估计1ˆ2−=X θ； 因E (X ) = θ + 1，Var(X ) = Var(X − θ) = θ 2，则θθ=−=−=1)(1)()ˆ(2X E X E E ，nX n X 22)Var(1)Var()ˆVar(θθ===， 故1ˆ2−=X θ是θ 的无偏估计； 因θθ=∞→)ˆ(lim 2E n ，0lim )ˆVar(lim 22==→∞→∞n n n θθ， 故1ˆ2−=X θ是θ 的相合估计． 9． 设总体X ~ Exp (1/θ )，X 1, …, X n 是样本，θ 的矩估计和最大似然估计都是X ，它也是θ 的相合估计和无偏估计，试证明在均方误差准则下存在优于X 的估计（提示：考虑X a a=θˆ，找均方误差最小者）． 证：因X ~ Exp (1/θ )，有E (X ) = θ ，Var(X ) = θ 2，且X 的密度函数为⎪⎩⎪⎨⎧≤>=−.0,0;0,e 1)(x x x p xθθ故θ = E (X )，即θ 的矩估计为X =θˆ； 因似然函数0,,,110211e1e1)(>−=>−Ι∑=Ι==∏n ni ii ix x x x nni x x L L θθθθθ， 当x 1, x 2, …, x n > 0时，∑=−−=ni i x n L 11ln )(ln θθθ， 令01)(ln 12=+−=∑=ni i x n d L d θθθθ，得x x n ni i ==∑=11θ， 故θ 的最大似然估计也为X =θˆ； 因θ==)((X E X E ，nX n X 2)Var(1)Var(θ==，故X 是θ 的无偏估计；因θ=→∞)(lim X E n ，0lim)Var(lim 2==∞→∞→nX n n θ，故X 是θ 的相合估计；设X a a =θˆ，有θθa X aE E a ==)()ˆ(，na X a a 222)Var()ˆVar(θθ==， 则nnX E X X 2222)(])([)Var()MSE(θθθθθ=−+=−+=，222222212)(])ˆ([)ˆVar()ˆMSE(θθθθθθθθ⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛+−+=−+=−+=a a n a a n a E a a a 2222111111121θθ⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡++⎟⎠⎞⎜⎝⎛+−+=⎟⎠⎞⎜⎝⎛++++−+=n n n a n n n n n a a n n ，故当1+=n n a 时，X n n a 1ˆ+=θ的均方误差1)ˆMSE(2+=n a θθ小于X 的均方误差nX 2)MSE(θ=．10．为了估计湖中有多少条鱼，从中捞出1000条，标上记号后放回湖中，然后再捞出150条鱼，发现其中有10条鱼有记号．问湖中有多少条鱼，才能使150条鱼中出现10条带记号的鱼的概率最大？解：设湖中有N 条鱼，有湖中每条鱼带记号的概率为Np 1000=，看作总体X 服从两点分布b (1, p )，从中抽取容量为150的样本X 1, X 2, …, X 150，有101501=∑=i i x ，似然函数∑−∑=−===−=−∏ni ini iiix n x ni x x p pp p p L 11)1()1()(11，有)1ln(ln )(ln 11p x n p x p L ni i ni i −⋅⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−+⋅=∑∑==， 令0111)(ln 11=−−⋅⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−+⋅=∑∑==p x n p x dp p L d ni i n i i ，得x x n p ni i ==∑=11，即p 的最大似然估计为X p =ˆ， 因pN 1000=，由最大似然估计的不变性知X N1000ˆ=， 故湖中有150001015011000ˆ=×=N条鱼时，才能使150条鱼中出现10条带记号的鱼的概率最大． 11．证明：对正态分布N (µ , σ 2 )，若只有一个观测值，则µ , σ 2的最大似然估计不存在． 证：若只有一个观测值，似然函数222)(2eπ21),(σµσσµ−−=x L ，对于任一固定的σ，当µ = x 时，L (µ)取得最大值σπ21， 但显然σ 越小，σπ21越大，且σ 可任意接近于0，即σπ21不存在最大值，故µ , σ 2的最大似然估计不存在．习题6.41． 设总体概率函数是p (x ;θ )，X 1, …, X n 是其样本，T = T (X 1, …, X n )是θ 的充分统计量，则对g (θ )的任一估计gˆ，令)|ˆ(~T g E g =，证明：)ˆMSE()~MSE(g g ≤．这说明，在均方误差准则下，人们只需要考虑基于充分估计量的估计．解：因)|ˆ(~T g E g=，由Rao-Blackwell 定理知)ˆ()~(g E g E =，)ˆVar()~Var(g g ≤， 故)ˆMSE()]()ˆ([)ˆVar()]()~([)~Var()~MSE(22g g g E g g g E g g=−+≤−+=θθ． 2． 设T 1 , T 2分别是θ 1 , θ 2的UMVUE ，证明：对任意的（非零）常数a , b ，aT 1 + bT 2 是a θ 1 + b θ 2的UMVUE ．证：因T 1 , T 2分别是θ 1 , θ 2的UMVUE ，有E (T 1) = θ 1 ，E (T 2) = θ 2 ，且对任意的满足E (ϕ) = 0的ϕ 都有Cov (T 1 , ϕ) = Cov (T 2 , ϕ) = 0， 则E (aT 1 + bT 2) = a E (T 1) + b E (T 2) = a θ 1 + b θ 2 ，且Cov (aT 1 + bT 2 , ϕ) = a Cov (T 1 , ϕ) + b Cov (T 2 , ϕ) = 0， 故aT 1 + bT 2是a θ 1 + b θ 2的UMVUE ．3． 设T 是g (θ ) 的UMVUE ，gˆ是g (θ ) 的无偏估计，证明，若+∞<)ˆ(Var g ，则0)ˆ,Cov(≥g T ． 证：因gˆ和T 都是g (θ ) 的无偏估计，有)()()ˆ(θg T E g E ==，即0)ˆ(=−T g E ， 又因T 是g (θ ) 的UMVUE ，有0)ˆ,(Cov =−T g T ，即0),Cov()ˆ,Cov(=−T T g T ， 故0),Cov()ˆ,Cov(≥=T T gT ． 4． 设总体X ~ N (µ , σ 2)，X 1 , …, X n 为样本，证明，∑==n i i X n X 11，∑=−−=n i i X X n S 122)(11分别为µ , σ 2的UMVUE ．证：因X ~ N (µ , σ 2 )，有X 是µ 的无偏估计，S 2是σ 2的无偏估计，且样本X 1 , …, X n 的联合密度函数为===−−=−−∏ni i ix nni x n x x p 12222)(2112)(21e )π2(1e π21),;,,(µσσµσσσµL ，对任意的满足E (ϕ) = 0的ϕ (x 1 , …, x n )，有0e)π2(1)(1)(21122=∑⋅=∫∫∞+∞−∞+∞−−−=n x ndx dx E ni i L L µσϕσϕ，对E (ϕ) = 0两端关于µ 求偏导数，得∫∫∑∞+∞−∞+∞−−−=⋅−⋅==∂∂=n x ni i ndx dx x E ni i L L 1)(2112122e )(1)π2(10)(µσµσϕσµϕ∫∫∞+∞−∞+∞−−−∑⋅−⋅==n x n dx dx n x n ni i L L 1)(212122e)(1)π2(1µσµσϕσ)()]()([])[(222ϕσϕµϕσϕµσX E nE X E nX E n=−=−=，则0)(=ϕX E ，0)(()(),Cov(=⋅−=ϕϕϕE X E X E X ，故∑==ni i X n X 11是µ 的UMVUE ；对0)(=ϕX E 两端再关于µ 求偏导数，得∫∫∑∞+∞−∞+∞−−−=∑⋅−⋅==∂∂=n x n i i ndx dx x x X E ni i L L 1)(2112122e )(1)π2(10)(µσµσϕσµϕ∫∫∞+∞−∞+∞−−−∑⋅−⋅==n x n dx dx n x n x ni i L L 1)(212122e)(1)π2(1µσµσϕσ )()]()([])[(22ϕσϕµϕσϕµσX E nX E X E nX X E n=−=−=，则0)(2=ϕX E ，对0)()π2(=ϕσE n 两端关于σ 2求偏导数，得∫∫∑∞+∞−∞+∞−−−=∑⋅−⋅==∂∂=n x ni indx dx xE ni i L L 1)(211242122e)(210)]()π2[(µσµσϕσϕσ∫∫∑∞+∞−∞+∞−−−=∑⋅⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛+−⋅==n x n i i dx dx n x n x ni i L L 1)(212124122e 221µσµµσϕ⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛+−=∑=ϕµµσσ21222)π2(n X n X E n i i n ⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛=⎥⎦⎤⎢⎣⎡+−⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛=∑∑==n i i n n i i n X E E n X E n X E 122122)π2()()(22)π2(ϕσσϕµϕµϕσσ， 则012=⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛∑=n i i X E ϕ，因⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−−=−−=∑∑==21212211)(11X n X n X X n S n i i n i i ，有0)(11)(2122=⎥⎦⎤⎢⎣⎡−⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−=∑=ϕϕϕX nE X E n S E n i i ， 则Cov (S 2, ϕ ) = E (S 2ϕ ) − E (S 2) ⋅ E (ϕ) = 0，故∑=−−=ni i X X n S 122)(11是σ 2的UMVUE ． 5． 设总体的概率函数为p(x ;θ )，满足定义6.4.2的条件，若二阶导数);(22θθx p ∂∂对一切的θ ∈ Θ 存在，证明费希尔信息量⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛∂∂−=);(ln )(22θθθX p E I ． 证：因θθ∂∂⋅=∂∂p p p 1ln ，2222222221ln 111ln θθθθθθθ∂∂⋅+⎟⎠⎞⎜⎝⎛∂∂−=∂∂⋅+⎟⎠⎞⎜⎝⎛∂∂⋅−=⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛∂∂⋅∂∂=∂∂p p p p p p p p p p ， 故∫∫∞+∞−∞+∞−∂∂+−=⋅∂∂⋅+−=⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛∂∂⋅+⎟⎠⎞⎜⎝⎛∂∂−=⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛∂∂dx p I pdx p p I p p E p E p E 222222222)(1)(1ln ln θθθθθθθ)()()(22θθθI dx x p I −=⎟⎠⎞⎜⎝⎛∂∂+−=∫∞+∞−．6． 设总体密度函数为p (x ;θ ) = θ x θ − 1, 0 < x < 1, θ > 0，X 1 , …, X n 是样本．（1）求g (θ ) = 1/θ 的最大似然估计； （2）求g (θ )的有效估计．解：（1）似然函数1,,,0121110121)()(<<−=<<−Ι=Ι=∏n i x x x n n ni x i x x x x L L L θθθθθ，当0 < x 1, x 2, …, x n < 1时，ln L (θ ) = n ln θ + (θ − 1) ln (x 1x 2…x n )，令0)ln()(ln 21=+=n x x x n d L d L θθθ，得∑=−=−=ni i n x n x x x n 121ln )ln(L θ，即∑=−=ni iX n 1ln ˆθ， 故g(θ ) = 1/θ 的最大似然估计为∑=−==ni iX n g 1ln 1ˆ/1ˆθ； （2）因θθθθθθθθ1101ln )(ln ln )(ln 10101010101−=−=⋅−=⋅=⋅=∫∫∫−x dx x x x x x d x dx x x X E ，21102102101222)(ln 2ln 2)(ln )()(ln )(ln )(ln θθθθθθθ=−=⋅−==⋅=∫∫∫−X E dx x x x x x x d x dx x x X E ， 则22222112)](ln [)(ln )Var(ln θθθ=⎟⎠⎞⎜⎝⎛−−=−=X E X E X ，可得)(111)(ln 1)ˆ(1θθθg n n X E n gE n i i ==⎟⎠⎞⎜⎝⎛−⋅⋅−=−=∑=，即∑=−=n i i X n g 1ln 1ˆ是g (θ )的无偏估计， 且22212111)Var(ln 1)ˆ(Var θθn nn X ngni i =⋅⋅==∑=， 因p (x ; θ ) = θ x θ − 1 I 0 < x < 1，当0 < x < 1时，ln p (x ; θ ) = ln θ + (θ − 1) ln x ，则x x p ln 1);(ln +=∂∂θθθ，2221);(ln θθθ−=∂∂x p ，即2221);(ln )(θθθθ=⎥⎦⎤⎢⎣⎡∂∂−=X p E I ，可得g (θ ) = 1/θ 无偏估计方差的C-R 下界为)ˆ(Var 111)()]([22222g n n nI g ==⋅⎟⎠⎞⎜⎝⎛−=′θθθθθ， 故∑=−=ni i X n g1ln 1ˆ是g (θ ) = 1/θ 的有效估计． 7． 设总体密度函数为2e 2);(3x xx p θθθ−=, x > 0, θ > 0，求θ 的费希尔信息量I (θ )．解：因032e 2);(>−Ι=x x xx p θθθ，当x > 0时，2ln 3ln 2ln );(ln x x x p θθθ−−+=，。
概率论与数理统计(茆诗松)第二版课后第六章习题参考解答-1
n
∑ 4． 设总体 X ~ N (µ , σ 2)，X1, …, Xn 是来自该总体的一个样本．试确定常数 c 使 c ( X i+1 − X i )2 为σ 2 的无 i=1
偏估计． 解：因 E[(Xi + 1 − Xi )2 ] = Var (Xi + 1 − Xi ) + [E(Xi + 1 − Xi )]2 = Var (Xi + 1) + Var (Xi ) + [E(Xi + 1) − E(Xi )]2 = 2σ 2，
( X i+1
−
Xi
)2
是σ
2
的无偏估计．
5． 设 X1, X2, …, Xn 是来自下列总体中抽取的简单样本，
p(x; θ ) = ⎪⎨⎧1,
θ − 1 ≤ x≤θ + 1;
2
2
⎪⎩0, 其他.
证明样本均值
X
及
1 2
( X (1)
+
X (n) )
都是θ
的无偏估计，问何者更有效？
证：因总体 X ~ U ⎜⎛θ − 1 , θ + 1 ⎟⎞ ，有 Y = X − θ + 1 ~ U (0, 1) ，
1 6
X1
+
1 6
X
2
+
2 3
X3．
证：因
E ( µˆ1 )
=
1 2
E(X1)
+
1 3
E(X
2)
+
1 6
E(X3)
=
1 2
µ
+
1 3
µ
+1 6来自µ=µ
概率论与数理统计第六章习题答案
第六章习题6-11、由一致估计的定义，对0ε∀>{}{}{}()1212max ,,,max ,,,n n P X X X P X X X θεεθεθ-<=-+<<+()()F F εθεθ=+--+()0, 0, 01, X x xF x x x θθθ<⎧⎪=≤≤⎨⎪>⎩及(){}()()()()1212max ,,,n n X X X X X X F x F x F x F x F x ==⋅⋅⋅()1F εθ∴+=(){}()12max ,,,1nn x F P X X X εθεθθ⎫⎛-+=<-+≈- ⎪⎝⎭{}()12max ,,,111()nn x P X X X n θεθ⎫⎛∴-<=--→→∞ ⎪⎝⎭2、证明：EX μ=()1111111ni i n n i i i i nn n i i i i i i i i a X E a E X a a a a μμ======⎫⎛⎪ ⎪ ==⋅=⎪ ⎪⎝⎭∑∑∑∑∑∑ 11niii nii a Xa==∴∑∑是μ的无偏估计量3、证明： ()() ()()22D E E θθθ=-()() ()()()2222E D E D θθθθθθ∴=+=+> 2θ∴不是2θ的无偏估计量4、证明：()~X P λEX λ∴=，()()222E X DX EX λλ=+=+()22E X EX λ∴-=，即()22E X X λ-=用样本矩2211n i i A X n ==∑，1A X =代替相应的总体矩()2E X 、EX所以得2λ的无偏估计量： 22111n i i A A X X n λ==-=-∑ 5、()~,X B n p ，EX np ∴=()()()()22222111E X np p n p np n n p EX n n p =-+=+-=+-()()()()222111E X EX E X X p n n n n -⎫⎛∴=-=⎪ --⎝⎭所以用样本矩2211n i i A X n ==∑，1A X =分别代替总体矩()2E X 、EX得2p 的无偏估计量： ()()()222121111ni i i A A p X X n n n n =-==---∑6、()~,1X N m ，()i E X m ∴=，()1i D X =，(1,2)i =()()()11212212121333333E m E X X E X E X m m m ⎫⎛∴=+=+=+= ⎪⎝⎭()()()1121221414153399999D m D X X D X D X ⎫⎛=+=+=+= ⎪⎝⎭同理可得： ()2E m m =， ()258D m =， ()3E m m =， ()212D m =123,,m m m ∴都是m 的无偏估计量，且在 123,,m m m 中， 3m 的方差最小习题6-21、（1）()11cccEX x c xdx cx dx θθθθθθθθ+∞+∞-+-=⋅==-⎰⎰EXEX cθ∴=-，令X EX =X X c θ∴=-为矩估计量，θ的矩估计值为 x x cθ=-，其中11n i i x x n ==∑似然函数为：()()11211,,,;nnn n n ii i i L x x x c xcx θθθθθθθ-+-====∏∏ ，i x c > 对数似然函数：()()()1ln ln ln 1ln nii L n n c x θθθθ==+-+∑求导，并令其为0，得：1ln ln ln 0ni i d L nn c x d θθ==+-=∑ 1ln ln Lnii nx n cθ=∴=-∑，即θ的最大似然估计量为 1ln ln Lnii nXn cθ==-∑（2）21111EX EX x x dx EX θθθθθ-⎫⎛=⋅=⇒= ⎪--⎝⎭⎰ 以X EX =，得： 21X X θ⎫⎛=⎪ -⎝⎭为θ的矩估计量θ的矩估计值为： 21x x θ⎫⎛=⎪ -⎝⎭，其中11ni i x x n ==∑ 而()1121211,,,;n nnn i i i i L x x x x x θθθθθ--==⎫⎛==⎪⎝⎭∏∏ ，01i x ≤≤()()1ln ln 1ln 2nii nL x θθθ=∴=+-∑令1ln 11ln 022ni i d L n x d θθθ==+⋅⋅=∑， 21ln L ni i n x θ=⎫⎛⎪ ⎪ ∴=⎪⎪⎝⎭∑ 所以θ的最大似然估计量 21ln L ni i n x θ=⎫⎛⎪ ⎪ =⎪ ⎪⎝⎭∑ （3）()~,X B m p ，EXEX mp p m∴=⇒=p ∴的矩估计量： 111n i i X p X X m mn m====∑p ∴的矩估计值为： 11n i i p x mn ==∑ 而()()()111211,,,;11nniii i ii i i nnx m x m x x x x n mm i i L x x x p Cpp C pp ==--==∑∑=-=⋅⋅-∏∏ ，0,1,,ix m = ()()()111ln ln ln ln 1i nnn x mi i i i i L p C x p m x p ====+⋅+-⋅-∑∑∑令() 111ln 111101n n n i i L ii i i d L x m x p x x dp p p mn m ====⋅--⋅=⇒==-∑∑∑ p ∴的最大似然估计量为： 1L p X m=2、（1）()01;2EX xf x dx xdx θθθθ+∞-∞===⎰⎰令11n i i EX X X n ===∑，22X X θθ∴=⇒=2X θ∴= （2）由观测的样本值得：6111(0.30.80.270.350.620.55)0.481766i i x x ===+++++≈∑20.9634x θ∴== 3、由1111122EX X θθθθθ+=⨯+⨯++⨯== 21X θ∴=-为θ的矩估计量 4、设p ：抽得废品的概率；1p -：抽得正品的概率 引入{1, i i X i =第次抽到废品0,第次抽到正品，1,2,,60i =()1i P X p ∴==，()01i P X p ==-，且i EX p =所以对样本1260,,,X X X 的一个观测值1260,,,x x x由矩估计法得，p 的估计值为： 601141606015ii p x ====∑，即这批产品的废品率为1155、()()2212213132EX θθθθθ=⨯+⨯-+⨯-=-，()1412133x =⨯++=EX x = ， 3526x θ-∴==为矩估计值 ()()()()()()()34511223312121i i i L P X x P X x P X x P X x θθθθθθ========⋅⋅-=-∏()()ln ln25ln ln 1L θθθ=++-令() ln 1155016Ld L d θθθθθ=⨯-=⇒=- 6、（1）λ的最大似然估计 LX λ=， ()0LX P X e e λ--∴=== （2）设X ：一个扳道员在五年内引起的严重事故的次数()~X P λ∴，122n =得样本均值：5011(044142221394452) 1.123122122r r x r s ==⨯⋅=⨯⨯+⨯+⨯+⨯+⨯+⨯=∑()1.12300.3253x P X e e --∴====习题6-33、从总体中抽取容量为n 的样本12,,,n X X X 由中心极限定理：()~0,1,/X U N n nμσ-=→∞（1）当2σ已知时，近似得到μ的置信度为1α-的置信区间为：22,X u X u n n αασσ⎫⎛-⋅+⋅⎪ ⎝⎭ （2）当2σ未知时，用2σ的无偏点估计2s 代替2σ：~(0,1),/X N n s nμ-→∞于是得到μ的置信度为1α-的置信区间为：22,s s X u X u n n αα⎫⎛-⋅+⋅⎪ ⎝⎭一般要求30n ≥才能使用上述公式，称为大样本区间估计 4、40n = 属于大样本，2,X N n σμ⎫⎛∴⎪ ⎝⎭ 近似μ∴的95%的置信区间近似为：2x u n ασ⎫⎛±⋅⎪ ⎝⎭其中642x =，3σ=，40 6.32n =≈，21.96u α=()23642 1.966420.9340x u n ασ⎫⎛⎫⎛∴±⋅=±⨯≈±⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭故μ的95%的置信区间上限为642.93，下限为641.075、100n =属于大样本，2~,X N n σμ⎛⎫∴ ⎪⎝⎭近似μ∴的99%的置信区间近似为：2x u n ασ⎫⎛±⋅⎪ ⎝⎭其中10x =，3σ=，100n =，22.58u α=()()2310 2.58100.7749.226,10.774100x u n ασ⎛⎫⎛⎫∴±⋅=±⨯=±= ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭由此可知最少要准备10.77410000107740()kg ⨯=这种商品，才能以0.99的概率满足要求。
概率论与数理统计答案第六章
第六章 样本及抽样分布1.[一] 在总体N （52，6.32）中随机抽一容量为36的样本，求样本均值X 落在50.8到53.8之间的概率。
解：8293.0)78()712(}63.68.163.65263.62.1{}8.538.50{),363.6,52(~2=-Φ-Φ=<-<-=<<X P X P N X2.[二] 在总体N （12，4）中随机抽一容量为5的样本X 1，X 2，X 3，X 4，X 5. （1）求样本均值与总体平均值之差的绝对值大于1的概率。
（2）求概率P {max (X 1，X 2，X 3，X 4，X 5)>15}. （3）求概率P {min (X 1，X 2，X 3，X 4，X 5)>10}.解：（1）⎪⎪⎭⎪⎪⎬⎫⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧>-=⎪⎪⎭⎪⎪⎬⎫⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧>-=>-25541225415412}112{|X P X P X P=2628.0)]25(1[2=Φ- （2）P {max (X 1，X 2，X 3，X 4，X 5)>15}=1－P {max (X 1，X 2，X 3，X 4，X 5)≤15} =.2923.0)]21215([1}15{1551=-Φ-=≤-∏=i i X P （3）P {min (X 1，X 2，X 3，X 4，X 5)<10}=1－ P {min (X 1，X 2，X 3，X 4，X 5)≥10} =.5785.0)]1([1)]21210(1[1}10{15551=Φ-=-Φ--=≥-∏=i iXP 4.[四] 设X 1，X 2…，X 10为N （0，0.32）的一个样本，求}.44.1{1012>∑=i iXP解：)5(1.0}163.0{}44.1{),10(~3.0101221012221012查表=>=>∑∑∑===i i i i i i X P X P χX7．设X 1，X 2，…，X n 是来自泊松分布π (λ )的一个样本，X ，S 2分别为样本均值和样本方差，求E (X ), D (X ), E (S 2 ).解：由X ~π (λ )知E (X )= λ ，λ=)(X D∴E (X )=E (X )= λ, D (X )=.)()(,)(2λX D S E nλn X D === [六] 设总体X~b (1,p)，X 1，X 2，…，X n 是来自X 的样本。
概率论与数理统计(理工类-第四版)吴赣昌主编课后习题答案第六章【范本模板】
第六章参数估计6.1 点估计问题概述习题1总体X在区间[0，θ］上均匀分布，X1，X2,⋯，Xn是它的样本，则下列估计量θ是θ的一致估计是（).(A）θ=Xn；(B）θ=2Xn；(C)θ=X¯=1n∑i=1nXi;（D)θ=Max{X1,X2，⋯,Xn｝。
解答：应选（D）.由一致估计的定义，对任意ɛ>0，P(∣Max{X1，X2，⋯,Xn}—θ∣〈ɛ)=P（-ɛ+θ〈Max{X1，X2，⋯，Xn}<ɛ+θ）=F(ɛ+θ）—F(-ɛ+θ).因为FX（x)=｛0,x〈0xθ,0≤x≤θ1，x〉θ,及F（x）=FMax｛X1，X2，⋯,Xn｝（x)=FX1(x)FX2(x)⋯FXn（x）,所以F（ɛ+θ)=1，F（-ɛ+θ）=P（Max｛X1，X2,⋯,Xn}〈—ɛ+θ)=(1—xθ）n，故P(∣Max{X1,X2，⋯,Xn｝-θ∣〈ɛ）=1-(1-xθ)n→1（n→+∞).习题2设σ是总体X的标准差，X1，X2,⋯，Xn是它的样本，则样本标准差S是总体标准差σ的（)。
(A）矩估计量；(B)最大似然估计量；（C)无偏估计量; (D）相合估计量。
解答:应选（D）.因为，总体标准差σ的矩估计量和最大似然估计量都是未修正的样本标准差；样本方差是总体方差的无偏估计，但是样本标准差不是总体标准差的无偏估计.可见,样本标准差S是总体标准差σ的相合估计量.习题3设总体X的数学期望为μ，X1,X2，⋯，Xn是来自X的样本，a1,a2,⋯，an是任意常数，验证(∑i=1naiXi)/∑i=1nai（∑i=1nai≠0)是μ的无偏估计量。
解答：E（X）=μ，E（∑i=1naiXi∑i=1nai）=1∑i=1nai⋅∑i=1naiE（Xi) （E（Xi)=E(X）=μ)=μ∑i=1nai∑i=1n=μ,综上所证，可知∑i=1naiXi∑i=1nai是μ的无偏估计量。
习题4设θ是参数θ的无偏估计，且有D(θ)〉0, 试证θ2=（θ)2不是θ2的无偏估计.解答：因为D（θ）=E(θ2）-［E(θ)］2，所以E(θ2)=D（θ)+［E(θ)]2=θ2+D（θ）〉θ2，故(θ)2不是θ2的无偏估计。
概率论与数理统计(茆诗松)第二版课后第六章习题参考答案
a2
−
2 n2
a+
1 n2
⎟⎟⎠⎞σ 2 ，
令
d da
Var(Y )
=
⎜⎜⎝⎛
n1 + n2 n1n2
⋅ 2a
−
2 n2
⎟⎟⎠⎞σ
2
=
0
，得
a
=
n1
n1 + n2
，且
d2 d 2a
Var(Y )
=
n1 + n2 n1n2
⋅ 2σ
2
>
0，
故当 a = n1 ， b = 1 − a = n2 时，Var (Y ) 达到最小 1 σ 2 ．
2
2
n
12n
因 Y 的密度函数与分布函数分别为
⎧0,
pY
(
y)
=
I0<y<1，
FY
(
y)
=
⎪ ⎨
y,
⎪⎩1,
y < 0; 0 ≤ y < 1; y ≥ 1.
有 Y (1)与 Y (n)的密度函数分别为 p1( y) = n[1 − FY ( y)]n−1 pY ( y) = n(1 − y)n−1Ι0<y<1 ， pn ( y) = n[FY ( y)]n−1 pY ( y) = nyn−1Ι0<y<1 ，
且(Y (1), Y (n))的联合密度函数为 p1n ( y(1) , y(n) ) = n(n −1)[FY ( y(n) ) − FY ( y(1) )]n−2 pY ( y(1) ) pY ( y )Ι (n) y(1)<y(n)
=
n(n
− 1)( y(n)
概率论与数理统计答案第六章
第六章 样本及抽样分布1.[一] 在总体N （52，6.32）中随机抽一容量为36的样本，求样本均值X 落在50.8到53.8之间的概率。
解： 8293.0)78()712(}63.68.163.65263.62.1{}8.538.50{),363.6,52(~2=-Φ-Φ=<-<-=<<X P X P N X2.[二] 在总体N （12，4）中随机抽一容量为5的样本X 1，X 2，X 3，X 4，X 5. （1）求样本均值与总体平均值之差的绝对值大于1的概率。
（2）求概率P {max (X 1，X 2，X 3，X 4，X 5)>15}. （3）求概率P {min (X 1，X 2，X 3，X 4，X 5)>10}.解：（1）⎪⎪⎭⎪⎪⎬⎫⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧>-=⎪⎪⎭⎪⎪⎬⎫⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧>-=>-25541225415412}112{|X P X P X P =2628.0)]25(1[2=Φ-（2）P {max (X 1，X 2，X 3，X 4，X 5)>15}=1－P {max (X 1，X 2，X 3，X 4，X 5)≤15}=.2923.0)]21215([1}15{1551=-Φ-=≤-∏=i i X P （3）P {min (X 1，X 2，X 3，X 4，X 5)<10}=1－ P {min (X 1，X 2，X 3，X 4，X 5)≥10}=.5785.0)]1([1)]21210(1[1}10{15551=Φ-=-Φ--=≥-∏=i i X P 4.[四] 设X 1，X 2…，X 10为N （0，0.32）的一个样本，求}.44.1{1012>∑=i i X P解：)5(1.0}163.0{}44.1{),10(~3.0101221012221012查表=>=>∑∑∑===i ii ii iX P XP χX7．设X 1，X 2，…，X n 是来自泊松分布π (λ )的一个样本，X ，S 2分别为样本均值和样本方差，求E (X ), D (X ), E (S 2).解：由X ~π (λ )知E (X )= λ ，λ=)(X D∴E (X )=E (X )= λ, D (X )=.)()(,)(2λX D S E nλnX D ===[六] 设总体X~b (1,p)，X 1，X 2，…，X n 是来自X 的样本。
概率论第六章课后习题答案
习题六1．设总体X 的概率密度为(1)01(;)0x x f x θθθ⎧+<<=⎨⎩其它，其中1θ>-，12,,X X,n X 为来自总体X 的样本，求参数θ的矩估计量。
解：总体的一阶原点矩为21)1();()(111++=+===⎰⎰++∞∞-θθθθθdx x dx x xf X E v ，而样本的一阶原点矩为X X n A ni i ==∑=111，用样本的一阶原点矩估计总体的一阶原点矩，即有X =++21θθ，由此得θ的矩估计量为.112ˆXX --=θ 3．设总体~(0,)X U θ，现从该总体中抽取容量为10的样本，样本观测值为：0.5，1.3，0.6，1.7，2.2，1.2，0.8，1.5，2.0，1.6试求参数θ的矩估计值。
解：总体的一阶原点矩为2)(1θ==X E v ，而样本的一阶原点矩为X X n A ni i ==∑=111，用样本的一阶原点矩估计总体的一阶原点矩，即有X =2θ，由此得θ的矩估计量为X 2ˆ=θ，其矩估计值为 68.2)6.10.25.18.02.12.27.16.03.15.0(10122ˆ=+++++++++⨯==x θ6．设12,,,n x x x 为来自总体X 的一组样本观测值，求下列总体概率密度中θ的最大似然估计值。
（1）101(;)0x x f x θθθ-⎧<<=⎨⎩其它（0θ>）；（2）10(;)0x x e x f x ααθθαθ--⎧>⎪=⎨⎪⎩其它（α已知）； （3）⎪⎩⎪⎨⎧≤>=-000);(2222x x e x x f x θθθ解：（1）似然函数为⎪⎩⎪⎨⎧=<<==∏∏=-=),,2,1(100);()(111n i x x x f L i n i i ni i 其它，，θθθθ 因为0不是)(θL 的最大值，考虑),,2,1(10,)(11n i x x L i ni i =<<=∏=-θθθ两边取对数，得 ∑=-+=ni i x L 1]ln )1([ln ln θθ解方程 0)ln 1(ln 1=+-=∑=n i i x d L d θθ，即0ln 1=+∑=ni i x n θ解得∑=-=ni ixn1ln ˆθ，即为θ的最大似然估计值。
概率论与数理统计课后答案第6章
第6章习题参考答案1.设是取自总体X的一个样本，在下列情形下，试求总体参数的矩估计与最大似然估计：（1），其中未知，；（2），其中未知，。
2.设是取自总体X的一个样本，其中X服从参数为的泊松分布，其中未知，，求的矩估计与最大似然估计，如得到一组样本观测值X 0 1 2 3 4频数17 20 10 2 1求的矩估计值与最大似然估计值。
3.设是取自总体X的一个样本，其中X服从区间的均匀分布，其中未知，求的矩估计。
4.设是取自总体X的一个样本，X的密度函数为其中未知，求的矩估计。
5.设是取自总体X的一个样本，X的密度函数为其中未知，求的矩估计和最大似然估计。
6.设是取自总体X的一个样本，总体X服从参数为的几何分布，即，其中未知，，求的最大似然估计。
7. 已知某路口车辆经过的时间间隔服从指数分布，其中未知，现在观测到六个时间间隔数据（单位：s）：1.8,3.2,4,8,4.5,2.5，试求该路口车辆经过的平均时间间隔的矩估计值与最大似然估计值。
8.设总体X的密度函数为，其中未知，设是取自这个总体的一个样本，试求的最大似然估计。
9. 在第3题中的矩估计是否是的无偏估计？解故的矩估计量是的无偏估计。
10.试证第8题中的最大似然估计是的无偏估计。
11. 设为总体的样本，证明都是总体均值的无偏估计，并进一步判断哪一个估计有效。
12.设是取自总体的一个样本，其中未知，令，试证是的相合估计。
13.某车间生产滚珠，从长期实践中知道，滚珠直径X服从正态分布，从某天生产的产品中随机抽取6个，量得直径如下（单位：mm）：14.7,15.0,14.9,14.8,15.2,15.1，求的0.9双侧置信区间和0.99双侧置信区间。
14.假定某商店中一种商品的月销售量服从正态分布，未知。
为了合理的确定对该商品的进货量，需对和作估计，为此随机抽取七个月，其销售量分别为：64，57，49，81，76，70，59，试求的双侧0.95置信区间和方差的双侧0.9置信区间。
概率论与数理统计答案第六章
=
（2）P {max (X1，X2，X3，X4，X5)>15}=1－P (X1，X2，X3，X4，X5)≤15}
{max
=
（3）P {min (X1，X2，X3，X4，X5)<10}=1－ P {min (X1，X2，X3，X4，X5)≥10}
[六] 设总体X~b (1,p)，X1，X2，…，Xn是来自X的样本。
（1）求的分布律；
（2）求的分布律；
（3）求E (), D (), E (S 2 ).
解：（1）（X1，…，Xn）的分布律为
=
（2）
(由第三章习题26[二十七]知)
（3）E ()=E (X )=P，
[八]设总体X~N（μ，σ2），X1，…，X10是来自X的样本。 （1）写出X1，…，X10的联合概率密度（2）写出的概率密度。 解：（1）(X1，…，X10)的联合概率密度为
第六章 样本及抽样分布
1.[一] 在总体N（52，6.32）中随机抽一容量为36的样本，求样本
均值落在50.8到53.8之间的概率。
解：
2.[二] 在总体N（12，4）中随机抽一容量为5的样
本X1，X2，X3，X4，X5.
（1）求样本均值与总体平均值之差的绝对值大于1的概率。
（2）求概率P {max (X1，X2，X3，X4，X5)>15}.
= 4.[四] 设X1，X2…，X10为N（0，0.32）的一个样本，求 解：
7．设X1，X2，…，Xn是来自泊松分布π (λ )的一个样本，，S2分别 为样本均值和样本方差，求E (), D (), E (S 2 ).
解：由X~π (λ )知E (X )= λ ，
《概率论与数理统计》习题及答案 第六章
《概率论与数理统计》习题及答案第 六 章1．某厂生产玻璃板，以每块玻璃上的泡疵点个数为数量指标，已知它服从均值为λ的泊松分布，从产品中抽一个容量为n 的样本12,,,n X X X ，求样本的分布.解 样本12(,,,)n X X X 的分量独立且均服从与总体相同的分布，故样本的分布为11221(,,,)()nn ni ii P X k X k X k P X k ======∏1!ik ni i ek λλ-==∏112!!!nii n k n ek k k λλ=-∑=0,1,i k =，1,2,,,i n = 2．加工某种零件时，每一件需要的时间服从均值为1/λ的指数分布，今以加工时间为零件的数量指标，任取n 件零件构成一个容量为n 的样本，求样本分布。
解 零件的加工时间为总体X ，则~()X E λ，其概率密度为,0,()0,0.xex f x x λλ-⎧>=⎨≤⎩于是样本12(,,,)n X X X 的密度为1121,0(,,,)0,.ni i ix nn x i n i ex f x x x eλλλλ=--=⎧∑⎪>==⎨⎪⎩∏其它 1,2,,i n = 3．一批产品中有成品L 个，次品M 个，总计N L M =+个。
今从中取容量为2的样本（非简单样本），求样本分布，并验证：当,/N M N p →∞→时样本分布为（6.1）式中2n =的情况。
解 总体~(01)X -，即(0),(1)L M P X P X NN====于是样本12(,)X X 的分布如下 121(0,0)1L L P X X N N -===⋅-，12(0,1)1L M P X X NN ===⋅-12(1,0)1M L P X X N N ===⋅-，121(1,1)1M M P X X NN -===⋅-若N →∞时M p N→，则1L p N→-，所以2002012(0,0)(1)(1)P X X p p p +-==→-=- 012112(0,1)(1)(1)P X X p p p p +-==→-=- 102112(1,0)(1)(1)P X X p p p p +-==→-=-2112212(1,1)(1)P X X p pp +-==→=-以上恰好是（6.1）式中2n =的情况.4．设总体X 的容量为100的样本观察值如下：15 20 15 20 25 25 30 15 30 25 15 30 25 35 30 35 20 35 30 25 20 30 20 25 35 30 25 20 30 25 35 25 15 25 35 25 25 30 35 25 35 20 30 30 15 30 40 30 40 15 25 40 20 25 20 15 20 25 25 40 25 25 40 35 25 30 20 35 20 15 35 25 25 30 25 30 25 30 43 25 43 22 20 23 20 25 15 25 20 25 30433545304530454535作总体X 的直方图解 样本值的最小值为15，最大值为45取14.5a =，45.5b =，为保证每个小区间内都包含若干个观察值，将区间[14.5,45.5]分成8个相等的区间。
概率论与数理统计(茆诗松)第二版课后第六章习题参考答案
习题 6.1
1． 设 X1, X2, X3 是取自某总体容量为 3 的样本，试证下列统计量都是该总体均值µ 的无偏估计，在方差存 在时指出哪一个估计的有效性最差？
（1） µˆ1
=
1 2
X1
+
1 3
X
2
+
1 6
X3 ；
（2） µˆ2
=
1 3
X1
+
1 3
X
2
+
1 3
X
3
；
（3） µˆ3
=
n1 + n2
n1 + n2
n1 + n2
8． 设总体 X 的均值为µ ，方差为σ 2，X1, …, Xn 是来自该总体的一个样本，T (X1, …, Xn)为µ 的任一线性
无偏估计量．证明： X 与 T 的相关系数为 Var( X ) Var(T ) ．
n
∑ 证：因 T (X1, …, Xn)为µ 的任一线性无偏估计量，设 T ( X1, L, X n ) = ai X i ， i=1
2． 设 X1, X2, …, Xn 是来自 Exp(λ)的样本，已知 X 为 1/λ的无偏估计，试说明1/ X 是否为λ的无偏估计． 解：因 X1, X2, …, Xn 相互独立且都服从指数分布 Exp(λ)，即都服从伽玛分布 Ga(1, λ)，
n
∑ 由伽玛分布的可加性知 Y = X i 服从伽玛分布 Ga(n, λ)，密度函数为 i=1
=
(n
2 + 1)(n
+
2)
，
E(Y(2n) )
=
1 y 2 ⋅ nyn−1dy = n ，
概率论与数理统计(茆诗松)第二版课后第六章习题参考答案
⋅ n ⋅ (−1)d ( y(n)
−
y(1) )n−1
∫ ∫ =
1 0
dy (
n)
⎢⎣⎡−
ny(1)
y(n
)
(
y(
n)
−
y(1) )n−1
y( n ) 0
+
y( n) 0
n( y(n)
−
y(1) )n−1
⋅
y(n
)dy(1)
⎤ ⎥⎦
∫ ∫ =
1
0 dy(n)
⎢⎣⎡−
y(n)
⋅
( y(n)
−
y(1) )n
1 9
Var( X 1 )
+
1 9
=
1σ 9
2
+
1σ 9
2
+
1σ 9
2
=
1σ 3
2
，
Var(µˆ 3 )
=
1 36
Var( X 1 )
+
1 36
Var(X 2 )
+
4 9
Var(X 3)
=
1σ 36
2
+
1 36
σ
2
+
4σ 9
2
=
1 2
σ
2
，
故 Var(µˆ2 ) < Var(µˆ1) < Var(µˆ3) ，即 µˆ2 有效性最好， µˆ1 其次， µˆ3 最差．
⎧0,
p(
x)
=
1 θ
Ι 0< x<θ
，
F
(
x)
=
⎪x ⎪⎨θ
,
概率论第六章习题解答(全)
1 P{0.3 2 ( X Y ) 2 0.3 2} 1 (0.3 2) (0.3 2) 2 2 (0.3 2) 2 2 (0.42) 2(1 0.6628) 2 0.3372 0.6744
4、 （1） 设 X 1 , X 2 , , X 6 样本是来自总体 N (0,1) ， Y ( X1 X 2 X 3 ) ( X 4 X 5 X 6 ) ，
(
1 10 i1 2 2 ) e 2
( xi )2
10
又
X
1 10 1 10 1 10 X i ， E( X ) E( X i ) E( X i ) 10 i 1 10 i 1 10 i 1 1 10 1 D( X ) D( X i ) 2 10 i 1 10
i 1 5 i 1 5 5
1 (1 P{
i 1 5
X i 12 10 12 }) 2 2
5
1 (1 (1)) 1 (1)
i 1 i 1
1 (0.8413)5 1 04215 0.5285
3、求总体 N (20,3) 的容量分别为 10,15 的两个独立样本均值差的绝对值不超过 0.3 的概率。 解 则 设容量为 10 的样本均值为 X ，样本容量为 15 的样本均值为 Y ，
且
X1 X 2 2 2 2 ， X 3 X 4 X 5 相互独立，于是由 t 分布的定义知 2 X1 X 2 X1 X 2 3 2 t (3) 2 2 2 2 X3 X4 X5 2 ( X X 2 X 2 ) 12 3 4 5 3
因此所求常数为
C
概率论课后习题第6章答案
第六章 数理统计的基本概念1.设样本均值为X ,则由题意,有6,4.1(~2n N X ,或)1,0(~/64.1N nX −,于是由1)3(2/64.34.5/64.3/64.34.1}4.54.1{95.0−Φ=⎭⎬⎫⎩⎨⎧−<−<−=<<≤nn n X nP X P⇒ 975.03(≥Φn ⇒ 96.13≥n⇒5744.34≥n 故样本容量至少应取35. 2.由题意可知)1,0(~/2.0N na X n −,又122/2.01.0/2.0}1.0|{|95.0−⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛Φ=⎭⎫⎩⎨⎧<−=<−≤n n n a X P a X P n n 故有 975.0)2(≥Φn ⇒ 96.12≥n⇒ 3664.15≥n 因此至少应等于16.n 3. 由正态分布的性质及样本的独立性知,212X X −和4343X X −均服从正态分布,由于,0)2(21=−X X E 20)(4)()2(2121=+=−X D X D X X D以及,0)43(43=−X X E 100)(16)(9)43(4343=+=−X D X D X X D所以,有)20,0(~221N X X −⇒)1,0(~20221N X X −)100,0(~4343N X X − ⇒)1,0(~104343N X X −于是由分布的定义知,当2χ,201=a 1001=b 时,有 ()())2(~10432024322243221243221χ⎟⎠⎞⎜⎝⎛−+⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−=−+−=X X X X X X b X X a X 4. 由正态分布的性质及样本的独立性知, ⇒ )9,0(~2921N X X X +++")1,0(~)(91921N X X X +++" 又)1,0(~3N Y i, 9,,2,1"=i 所以 )9(~)(913332292221292221χY Y Y Y Y Y +++=⎟⎠⎞⎜⎝⎛++⎟⎠⎞⎜⎝⎛+⎟⎠⎞⎜⎝⎛""由于两个总体是X 和Y 相互独立的,所以其相应的样本也是相互独立的,故)9(9121X X X +++"与)(21Y 912922Y Y +++"也相互独立,于是由t 分布的定义知,)9(~9/)(91)(91292191292191t Y Y X X YY X X U +++=++++=""""5.由题意知,)1,0(~2N X i,,故有 15,,2,1"=i )10(~22)(4122102121021χ⎟⎠⎞⎜⎝⎛++⎟⎠⎞⎜⎝⎛=+=X X X X U "" )5(~22)(412215211215211χ⎟⎠⎞⎜⎝⎛++⎟⎠⎞⎜⎝⎛=+=X X X X V ""利用样本的独立性以及F 分布的定义,有)5,10(~5/10/)(221521121021F V U X X X X Y =++++="" 6.解法1 考虑n n n n X X X X X X 22211,,,+++++",将其视为取自正态总体的简单随机样本,则其样本均值为 )2,2(2σμN X X n X X n ni i n i i n i 21)(1211==+∑∑==+样本方差为 Y n 11−由于2211σ=⎟⎠⎞⎜⎝⎛−Y n E ,所以 22)1(2)2)(1()(σσ−=−=n n Y E 解法2 记,11∑==′n i i X n X ,11∑=+=′ni i n X n X 显然有X X X ′′+′=2，因此[]⎭⎬⎫⎩⎨⎧′′−+′−=⎥⎦⎤⎢⎣⎡−+=∑∑=+=+n i i n i n i i n i X X X X E X X X E Y E 1212)()()2()( []⎭⎬⎫⎩⎨⎧′′−+′′−′−+′−=∑=++n i i n i n i i X X X X X X X X E 122)())((2)(222)1(2)1(0)1(σσσ−=−++−=n n n 7.记（未知），易见2)(σ=X D )()(21Y E Y E =， ,6/)(21σ=Y D 3/)(22σ=Y D 由于相互独立，故有21,Y Y ,0)(21=−Y Y E 236)(22221σσσ=+=−Y Y D从而 )1,0(~2/21N Y Y U σ−=，又 )2(~22222χσχS =由于与相互独立,与独立,由定理 6.3.2,与独立,所以1Y 2Y 1Y 2S 2Y 2S 21Y Y −与独立,于是由t 分布的定义,知 2S )2(~2/)(2221t USY Y Z χ=−=8.由)1(~)1(222−−n S n χσ,其中由题意知,25=n , ,于是1002=σ}12)125({)1(50)1(}50{22222>−=⎭⎬⎫⎩⎨⎧−>−=>χσσP n S n P S P975.0}12)24({2≥>=χP 上式中的不等式是查表得到的,所以所求的概率至少为0.9759. 本题要用到这样一个结论,即Γ分布),(βαΓ关于第一个参数具有可加性,即若),(~1βαΓU ,),(~2βαΓV ,且U 与V 相互独立,则),(~21βαα+Γ+V U ,其中),(βαΓ的概率密度为: ⎪⎩⎪⎨⎧=)(x f αβ>其它0,x βΓ−)(1/1e x α−0x α可利用卷积公式证明.回到本题,当λβα11＝，＝,分布就是参数为Γλ的指数分布,所以样本的独立性及Γ分布的可加性,有 )1,(~21λn X +X X n Γ++"即的概率密度为 ∑=ni i X 1⎪⎩⎪⎨⎧>−=−−其它00,)!1()(1x e x n x g x n nλλ 因此∑==ni i X n X 11的概率密度为 ⎪⎩⎪⎨⎧≤>−==−−0,00,)!1()()()(1y y e y n n ny ng y h ny n n λλ 10. (1) 根据正态分布的性质,与21X X +21X X −服从二维正态分布,所以要证明它们相互独立,只需它们不相关,由于0)()()])([(22212121=−=−+X E X E X X X X E 0)()(2121=−+X X E X X E 所以 0),(2121=−+X X X X Cov 即与相互独立21X X +21X X −(2) 由于0=μ,所以)2,0(~221σN X X +⇒)1,0(~221N X X σ+ ⇒)1(~212221χσ⎟⎠⎞⎜⎝⎛+X X⇒)2,0(~221σN X X −)1,0(~221N X X σ− ⇒)1(~212221χσ⎟⎠⎞⎜⎝⎛−X X由上面证明的独立性，再由F 分布的定义知)1,1(~2/2/)()(21221221221F X X X X X X X X F ⎟⎠⎞⎜⎝⎛−⎟⎠⎞⎜⎝⎛+=−+=σσ 所以 25.0}83.5{}4{4)()(221221=<<<=⎭⎬⎫⎩⎨⎧<−+F P F P X X X X P。
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习题六
1．设总体X 的概率密度为(1)01
(;)0
x x f x θ
θθ⎧+<<=⎨
⎩其它
，其中1θ>-，12,,X X
,n X 为来自总体X 的样本，求参数θ的矩估计量。
解：总体的一阶原点矩为2
1
)1();()(1
11++=
+===⎰⎰++∞
∞
-θθθθθdx x dx x xf X E v ，而样本的一阶原点矩为X X n A n
i i ==∑=1
11，用样本的一阶原点矩估计总体的一阶
原点矩，即有
X =++2
1θθ，由此得θ的矩估计量为.112ˆX X --=θ
3．设总体~(0,)X U θ，现从该总体中抽取容量为10的样本，样本观测值为：
0.5，1.3，0.6，1.7，2.2，1.2，0.8，1.5，2.0，1.6
试求参数θ的矩估计值。
解：总体的一阶原点矩为2
)(1θ
=
=X E v ，而样本的一阶原点矩为
X X n A n i i ==∑=111，用样本的一阶原点矩估计总体的一阶原点矩，即有X =2
θ
，
由此得θ的矩估计量为X 2ˆ=θ
，其矩估计值为 68.2)6.10.25.18.02.12.27.16.03.15.0(10
1
22ˆ=+++++++++⨯==x θ
6．设12,,
,n x x x 为来自总体X 的一组样本观测值，求下列总体概率密度中θ
的最大似然估计值。
（1）101
(;)0
x x f x θθθ-⎧<<=⎨⎩其它（0θ>）；
（2）10(;)0x
x e x f x α
αθθαθ--⎧>⎪=⎨
⎪⎩
其它
（α已知）；
（3）⎪⎩
⎪
⎨⎧≤>=-000);(2
2
22x x e x x f x θθθ
解：（1）似然函数为
⎪⎩⎪⎨⎧=<<==∏∏=-=)
,,2,1(100
);()(1
11n i x x x f L i n i i n
i i 其它，，
θθθθ 因为0不是)(θL 的最大值，考虑),,2,1(10,)(1
1n i x x L i n
i i =<<=∏=-θθθ
两边取对数，得 ∑=-+=n
i i x L 1
]ln )1([ln ln θθ
解方程
0)ln 1
(ln 1=+-=∑=n
i i x d L d θ
θ，即0ln 1=+∑=n i i x n θ 解得∑=-=n
i i
x
n
1
ln ˆθ
，即为θ的最大似然估计值。
（2）似然函数为
⎪⎩
⎪⎨⎧=>==∏∏
=--=),,2,1(00);()(1
11n i x e
x x f L i n i x i n
i i i 其它，，αθαθαθθ 因为0不是)(θL 的最大值，考虑),,2,1(0,)(1
1n i x e
x L i n
i x i i =>=∏=--α
θαθαθ
两边取对数，得 ∑=--++=n
i i i x x L 1
]ln )1(ln [ln ln αθααθ
解方程
0)1(ln 1=-=∑=n
i i x d L d α
θ
θ，即01=-∑=n i i x n αθ 解得∑==
n
i i x n
1
ˆα
θ，即为θ的最大似然估计值。
（3）似然函数为
⎪⎩
⎪⎨⎧=>==∏∏=-=),,2,1(00);()(12212
2
n i x e x x f L i n i x i n
i i i 其它，，
θθθθ
因为0不是)(θL 的最大值，考虑),,2,1(0,)(1
22
2
2n i x e
x L i n
i x i
i =>=∏
=-
θθ
θ
两边取对数，得 ∑=--=n
i i i x
x L 1
22
)2ln 2(ln ln θθ
解方程 0)2(ln 1
32
=+-=∑=n i i
x d L d θθθ，即012123=+-∑=n i i x n θθ 解得n
x
n
i i
2ˆ1
2
∑==θ
，即为θ的最大似然估计值。
8．若总体X 服从参数为λ的泊松分布，即
()!
x
P X x e x λλ-==
，1,2,x =；0λ>
12,,
,n x x x 为样本观测值，求参数λ的矩估计值和最大似然估计值。
解：（1）总体的一阶原点矩为λ==)(1X E v
而样本的一阶原点矩为X X n A n
i i ==∑=1
11，用样本的一阶原点矩估计总体的
一阶原点矩，即有X =+1θ，由此得θ的矩估计量为.1ˆ-=X θ （2）似然函数为()1
!
i
x n
i i e L x λ
λλ-==∏
取对数()1
ln (ln ln !)n
i i i L x x λλλ==--∑
解方程
1ln ()
(1)0n
i i x d L d λλλ
==-=∑ 得11n i i x x n λ===∑
所以，参数λ的最大似然估计量为ˆX λ
= 15．设某种电子元件的使用寿命服从正态分布，任抽9个测得其寿命（单位：h ）如下：
3540，4130，3210，3700，3650，2950，3670，3830，3810
试在以下两种条件下，求该批电子元件的平均寿命置信水平为99%的置信区间。
（1）已知总体的标准差400σ=小时；（2）总体的标准差未知。
解：（1）依题可知，400,01.0%,991,9===-=σααn ，
3610)381041303540(9
1
11=+++==∑= n i i x n x
查标准正态分布表得58.2005.02
==u u α，则
34458.29
4002
=⨯=
ασ
u n
故该批电子元件的平均寿命置信水平为99%的置信区间为
)3443610,3443610(+-，即).3954,3266(
（2）依题可知，01.0%,991,9==-=ααn ，而
3610)381041303540(91
11=+++==∑= n i i x n x
575.121)(111
22
=--=∑=n i i x x n s 查t 分布表得，36.3)8()1(005.02
==-t n t α，则
39036.39
575.121)1(2
=⨯=
-n t n
s α
故该批电子元件的平均寿命置信水平为99%的置信区间为
)3903610,3903610(+-，即).4000,3220(
18．某批牛奶中被混入了一种有害物质三聚氰胺。
现从中随机抽取10盒进行检测，得到每公斤牛奶中三聚氰胺的含量如下（单位：毫克/公斤）：
0.86，1.53，1.57，1.81，0.99，1.09，1.29，1.78，1.29，1.58
假设这批牛奶中三聚氰胺的含量（单位：毫克/公斤）服从正态分布2(,)N μσ，试求：
（1） 含量均值μ的置信水平为90%的置信区间； （2）含量方差2σ的置信水平为90%的置信区间。
解：（1）依题可知，1.0%,901,10==-=ααn ，而
379.1)58.153.186.0(101
11=+++==∑= n i i x n x
1074.0)(111
22
=--=∑=n i i x x n s 查t 分布表得，833.1)9()1(05.02
==-t n t α，则
19.0833.110
1074.0)1(2
=⨯=
-n t n
s α
故该批电子元件的平均寿命置信水平为99%的置信区间为
)19.0379.1,19.0379.1(+-，即).569.1,189.1(
（2）9666.01074.09)1()(21
2=⨯=-=-∑=s n x x n
i i
查2χ分布表得，33.3)9()1(,9.16)9()1(2
95.022
1205.022
==-==--χχχχααn n ，则该批电
子元件的方差2σ的置信水平为90%的置信区间为)33
.39666
.0,9.169666.0(
，即).291.0,057.0(
19．在一批铜丝中，抽取9根，测得其抗拉强度为
578 582 574 568 596 572 570 784 578
设抗拉强度服从正态分布2(,)N μσ，求2σ的置信水平为95%的置信区间。
解：依题可知，05.0%,951,9==-=ααn ，而
578)578582578(9
1
11=+++==∑= n i i x n x
592)578578()578582()578578()(2221
2=-++-+-=-∑= n
i i
x x
查2χ分布表得，18.2)8()1(,5.17)8()1(2
975.022
12025.022
==-==--χχχχααn n ，则该批
钢丝的方差2σ的置信水平为95%的置信区间为)18
.2592
,5.17592(，即).56.271,83.33(。