数理统计课后习题答案答案(汪荣鑫版本)电子教案

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数理统计答案第四章汪荣鑫

P1682解：假设01234:H μμμμ=== 11234:H μμμμ不全为零1234454562024.52r n n n n n X =======经计算可得下列反差分析表：查表得0.05(3,16) 3.24F =0.0517.88370.4745(3,16)37.6887F F ==<故接受0H 即可认为四个干电池寿命无显着差异 3 解：假设0123:H μμμ==1123:H μμμ不全相等12336140.9278r n n n X =====经计算可得下列方差分析表：0.050.05(2,15) 3.684.373 3.68(2,15)F F F ==>=∴拒绝0H 故可认为该地区三所小学五年级男生平均身高有显着差异。

4 解：假设01234:H μμμμ===11234:H μμμμ不全相等123445100.535r n n n n X ======0.05(3,16) 3.24F = 0.05(3,16) 3.24F F >=∴拒绝0H 故可认为这几支伏特计之间有显着差异。

5 解：假设012345:H μμμμμ====112345:H μμμμμ不全相等60 123455389.6r n n n n n X =======0.050.05(4,10) 3.4815.18(4,10)F F F ==>∴拒绝0H 故可认为温度对得率有显着影响215151511(,())X X N n n μμσ--+ 由T 检验法知：()T t n r =-给定的置信概率为10.95α-=0.025{()}0.95P T t n r <-=故15μμ-的置信概率为的置信区间为150.025150.025((,()E E X X t n r X X t n r ----+-2.236E S === 0.025(10) 2.2281t =由上面的数据代入计算可得：150.025150.0259084 2.2281 2.236 1.932210.0678E E X X t X X t --=--⨯=-+=故15μμ-的置信区间为（ , ）234343411(,())X X N n n μμσ--+ 由T 检验法知：()X X T t n r =-34μμ-的置信区间为：340.025340.025((,()E E X X t n r X X t n r ----+-代入数据计算得：340.025340.02510 2.2281 2.236 5.932714.0678E E X X t X X t --=-⨯=-+=故34μμ-的置信区间为（ , ） 8 解：假设01123:0H ααα=== 假设021234:0H ββββ====r0.01(2,6)10.92F = 0.01(3,6)9.78F = 0.01(2,6)A F F < 0.01(3,6)B F F >故接受01H ，拒绝02H即可认为不同加压水平对纱支强度无显着差异；既可认为不同机器对纱支强度有显着差异。

数理统计(汪荣鑫版)习题答案详细版

所以
X1 + X 2 + X3 N (0,1)
3
X1
+
X2 3
+
X3
2
χ 2 (1)
同理
X4
+
X5 3
+
X
6
2
χ 2 (1)
由于 χ2 分布的可加性，故
D X1 + X2 + X3 =1 3
1Y 3
=
X1
+
X2 3
+
X3
2
+
X4
+
X5 3
+
X6
2
可知
C=1
3
16. 解：（1）因为 ( ) Xi N 0,σ 2
题的结果可知
x = 2000 + y = 2240.444
sx2
=
s
2 y
= 197032.247
5. 解：变换
yi = 100( xi − 80)
i
1
2
3
4
5
6
7
8
9 10 11 12 13
xi 79.98 80.04 80.02 80.04 80.03 80.03 80.04 79.97 80.05 80.03 80.02 80.00 80.02
y
∫ FY4
( y) =
P {Y4
≤
y} =
P σY42
≤
y σ2
=
σ2 0
fχ2(1) ( x)dx
fχ2
(y) =
F' Y4
(y) =
y fχ2 (1) σ 2

数理统计答案(汪荣鑫)(2)

n
i
xi
)
1 n
i
Exi
1 n
n
1
1
1
Dx D( n
i
xi ) n2
i
Dxi n2
i
Dx n
13.设X1,X2,…,Xn是区间（-1，1）上均匀分布的母体的一个子样，试求子样平均数的
均值和方差。
解：x U (1,1), Ex 11 0, Dx 22 1
2
12 3
1
1
Ex E( n
解：作变换
yi
xi
100, a
100,
y
1 n
i
yi
10 5
0
x a y 100
sx2
sy2
1 n
i
yi 2
2
y
1 5
[(8)2
(6)2
32
52
62]
0
34
12.设X1,X2,…,Xn是参数为的泊松分布的母体的一个子样，是子样平均数，试求EX 和DX。
解：
x
p(), E x E(1
2
0 )为(2.125 0.0041)
n
（2）若未知
构造函数 T x t(n 1)
S* / n
给定置信概率90%，查得t0.05(15) 1.7531，有
p( T t (n 1)) 1
2
∴母体平均数的置信概率为90%的置信
区间为(x t0.05 (15)
s* )
n
，即（2.125±0.0075）
a
cyi
xi (a cyi ),nx na cny,x a c y
i
i
而sx2

数理统计王荣鑫答案

数理统计习题答案第一章1.解： ()()()()()()()12252112222219294103105106100511100519210094100103100105100106100534n i i n i i i i X x n S x x x n ===++++====-=-⎡⎤=-+-+-+-+-⎣⎦=∑∑∑2. 解：子样平均数 *11li i i X m x n ==∑()118340610262604=⨯+⨯+⨯+⨯=子样方差 ()22*11li i i S m x x n ==-∑()()()()222218144034106422646018.67⎡⎤=⨯-+⨯-+⨯-+⨯-⎣⎦=子样标准差 4.32S == 3. 解：因为i i x ay c-=所以 i i x a cy =+11ni i x x n ==∑()1111ni i ni i a c y n n a c y n ===+⎛⎫=+ ⎪⎝⎭∑∑1ni i ca y n a c y==+=+∑所以 x a c y =+ 成立()2211nxi i s x x n ==-∑()()()22122111ni i ini i nii a cy a c y n cy c yn c y y n====+--=-=-∑∑∑因为 ()2211nyi i s y yn ==-∑ 所以222x y s c s = 成立()()()()()172181203.2147.211.2e n n e nM X X R X X M X X +⎛⎫ ⎪⎝⎭⎛⎫+ ⎪⎝⎭====-=--====4. 解：变换 2000i i y x =-11n i i y y n ==∑()61303103042420909185203109240.444=--++++-++= ()2211n y i i s y y n ==-∑()()()()()()()()()222222222161240.444303240.4441030240.4449424240.44420240.444909240.444185240.44420240.444310240.444197032.247=--+--+-+⎡⎣-+-+-+⎤--+-+-⎦=利用3题的结果可知2220002240.444197032.247x y x y s s =+===5. 解：变换 ()10080i i y x =-13111113n i i i i y y y n ====∑∑[]12424334353202132.00=-++++++-+++++=()2211nyi i s y y n ==-∑()()()()()()22222212 2.0032 2.005 2.0034 2.001333 2.003 2.005.3077=--+⨯-+-+⨯-⎡⎣⎤+⨯-+--⎦=利用3题的结果可知2248080.021005.30771010000yx yx s s -=+===⨯6. 解：变换()1027i i y x =-11li i i y m y n ==∑()13529312434101.5=-⨯-⨯+⨯+=-2710yx =+=26.85 ()2211lyi ii s m y y n ==-∑()()()()222212351.5391.54121.5341.510440.25⎤=⨯-++⨯-++⨯+++⎡⎣⎦= 221 4.4025100x y s s ==162 *11li i i x m x n ==∑()1156101601416426172121682817681802100166=⨯+⨯+⨯+⨯+⨯+⨯+⨯= ()22*11li i i s m x x n ==-∑()()()()()()()2222222110156166141601662616416628168166100121721668176166218016633.44=⨯-+⨯-+⨯-+⨯-⎡⎣⎤+⨯-+⨯-+⨯-⎦= 8解：将子样值重新排列（由小到大）-4，-2.1，-2.1，-0.1，-0.1，0，0，1.2，1.2，2.01，2.22，3.2，3.21()()()()()172181203.2147.211.2e n n e nM X X R X X M X X +⎛⎫ ⎪⎝⎭⎛⎫+ ⎪⎝⎭====-=--====9解： 121211121211n n i ji j n x n x n n x n n ==+=+∑∑112212n x n x n n +=+ ()12221121n n ii s x x n n +==-+∑()()()1212221122111122121222222111222112212122222211221122112212121222211211122121n n i i n n iji j x xn n x xn x n x n n n n n s x n s x n x n xn n n n n s n s n x n x n x n x n n n n n n n n n x n n s n sn n +====-++⎛⎫+=- ⎪++⎝⎭+++⎛⎫+=-⎪++⎝⎭⎛⎫+++=+- ⎪+++⎝⎭+++=++∑∑∑()()()()()()22212211222122222112212112212122121222212121122212122n n x n x n x n n n s n s n n x n n x n n x x n n n n n n x x n s n s n n n n +-++++-=+++-+=+++解：()200.1460.3670.75790.9910110x x F x x x x ⎧⎪≤<⎪⎪≤<=⎨≤<⎪⎪≤<⎪≥⎩158 162 166 170 174 178 18212. 解：()ix P λ i Ex λ= i Dx λ= 1,2,,i n =⋅⋅⋅1122111111n n i i i i nni i i i n E X E x Ex n n n n DX Dx Dx n n n nλλλλ============∑∑∑∑13.解：(),ix U a b 2i a bEx += ()212i b a Dx -= 1,2,,i n =⋅⋅⋅ 在此题中 ()1,1ix U - 0i Ex = 13i Dx = 1,2,,i n =⋅⋅⋅112111101113n ni i i i nni i i i E X E x Ex n n DX Dx Dx n n n==========∑∑∑∑14.解：因为 ()2,iX N μσ 0i X Eμσ-= 1i X Dμσ-=所以()0,1i X N μσ- 1,2,,i n =⋅⋅⋅ 由2χ分布定义可知 ()222111nni ii i X Y Xμμσσ==-⎛⎫=-= ⎪⎝⎭∑∑服从2χ分布所以 ()2Yn χ15. 解：因为 ()0,1i X N 1,2,,i n =⋅⋅⋅ ()1230,3X X X N ++0=1= 所以()0,1N()221χ同理()221χ由于2χ分布的可加性，故()222123Y χ=+可知 13C =16. 解：（1）因为 ()20,i X N σ 1,2,,i n =⋅⋅⋅()0,1iX N σ所以 ()22121ni i X Y n χσσ=⎛⎫= ⎪⎝⎭∑(){}11122Y Yy F y P Y y P σσ⎧⎫=≤=≤⎨⎬⎩⎭()220yf x d xσχ=⎰()()211'221Y Y y f y F y f χσσ⎛⎫==⨯ ⎪⎝⎭因为 ()2122202200n x n x e x n f x x χ--⎧⎪>⎪⎛⎫=⎨Γ ⎪⎪⎝⎭⎪≥⎩所以 ()21122202200n y n n Y y e y n f y y σσ--⎧⎪>⎪⎛⎫=⎨Γ ⎪⎪⎝⎭⎪≤⎩（2）因为 ()20,i X N σ 1,2,,i n =⋅⋅⋅()0,1iX N σ所以 ()22221ni i X nY n χσσ=⎛⎫= ⎪⎝⎭∑(){}()22222220nyY nYny F y P Y y P f x dx σχσσ⎧⎫=≤=≤=⎨⎬⎩⎭⎰()()222'22Y Y ny nf y F y f χσσ⎛⎫== ⎪⎝⎭故 ()221222202200n nny n n Y n y e y n f y y σσ--⎧⎪>⎪⎛⎫=⎨Γ ⎪⎪⎝⎭⎪≤⎩（3）因为 ()20,i X N σ 1,2,,i n =⋅⋅⋅()10,1ni N =所以()22311ni Y n χσ=⎛= ⎝(){}()()22333210yn Y Y F y P Y y P y f x dx n σχσ⎧⎫=≤=≤=⎨⎬⎩⎭⎰()()()233'2211Y Y y f y F y f n n χσσ⎛⎫== ⎪⎝⎭()()221000x x f x x χ-⎧>=≤⎩故 ()232000y n Y y f y y σ-⎧>=≤⎩（4）因为 ()20,iX N σ 1,2,,i n =⋅⋅⋅ 所以()()1224210,11ni ni N Y χσ==⎛= ⎝(){}()()()()()224224442210'2211yY Y Y y F y P Y y P f x dxy f y F y f σχχχσσσσ⎧⎫=≤=≤=⎨⎬⎩⎭⎛⎫== ⎪⎝⎭⎰ 故 ()242000y Y y f y y σ-⎧>=≤⎩17.解：因为 ()X t n存在相互独立的U ，V()0,1UN ()2Vn χ使X =()221U χ则 221U X V n=由定义可知 ()21,F n χ18解：因为 ()20,i X N σ 1,2,,i n =⋅⋅⋅()10,1ni N =()221n mi i n X m χσ+=+⎛⎫⎪⎝⎭∑所以()1nniX Y t m ==（2）因为()0,1iX N σ1,2,,i n m =⋅⋅⋅+()()221221ni i n mi i n X n X m χσχσ=+=+⎛⎫⎪⎝⎭⎛⎫ ⎪⎝⎭∑∑所以 ()221122211,ni n i ii n m n mi ii n i n X m X n Y F n m X n X m σσ==++=+=+⎛⎫⎪⎝⎭==⎛⎫ ⎪⎝⎭∑∑∑∑19.解：用公式计算()20.010.019090χ= 查表得 0.012.33U =代入上式计算可得 ()20.01909031.26121.26χ=+= 20.解：因为 ()2X n χ 2E n χ= 22D n χ=由2χ分布的性质3可知()0,1N{}P X c P≤=≤22lim tnP dt-→∞-∞≤==Φ故{}P X c≤≈Φ第二章1.00,0()0,0()()1()111xxx xxe xf xxE x f x xdx xe dxxe e d xexλλλλλλλλλλλλ-+∞+∞--∞+∞+∞--+∞-⎧≥=⎨<⎩=⋅==-+=-==⎰⎰⎰令从而有1xλ∧=2.()111121).()(1)(1)1111k kx xE x k p p p k pppp∞∞--===-=-==⎡⎤--⎣⎦∑∑令1p＝X所以有1pX∧=２）．其似然函数为1`11()(1)(1)nix i in X nniL P P p p p-=-=∑=-=-∏1ln()ln()ln(1)niiL P n p X n p==+--∑３．解：因为总体Ｘ服从Ｕ（a ，b ）所以()2122!2!!()12n i i a b n E X r n r X X X X a b S X b X =∧∧+=--⎧=⎪⎪⎨-⎪=⎪⎩⎧=-⎪⎨⎪=+⎩∑222（a-b ）（） D （X ）=12令E （X ）= D （X ）=S ，1S =n a+b 2（）a 4. 解：（1）设12,,n x x x 为样本观察值则似然函数为：111()(),01,1,2,,ln ()ln ln ln ln 0n ni i i nii inii L x x i nL n x d L nxd θθθθθθθθ-====<<==+=+=∏∑∑（-1）解之得：11ln ln nii nii nxnxθθ=∧==-==∑∑（2）母体X 的期望1()()1E x xf x dx x dx θθθθ+∞-∞===+⎰⎰而样本均值为：11()1nii X x n E x X X Xθ=∧===-∑令得5.。

(完整版)汪荣鑫版数理统计习题答案chapitre1

n i 1n i 1n i 1第一章1•在五块条件基本相同的田地上种植某种作物，亩产量分别为（单位：斤），求子样平均数和子样方差。

解： -1 nX x i 100n i 121 n2 —2SX i x 34n i 12•从母体中抽取容量为 60的子样，它的频数分布求子样平均数与子样方差，并求子样标准差。

s .18.67 4.322 2 2x a cy,s x c s y 。

解：由变换y inX ii 1X i a 即X icy i ,nxa cy ina cnycnai 1X a cy由2 1n _21 n2c 2 n_ 2 2 2而s xX i Xa cy i a cy yi y C解:—1l* .Xmi i X4n i 1 2 1* 2 — 2sm i x i x 18.67ni 192, 94, 103, 105， 1063•子样平均数和子样方差的简化计算如下：设子样值 X i ,X 2, ,X n 的平均数为为x 。

作变换 y占一a ，得到y i , y 2,c,y n ，它的平均数为— 2y 和方差为S y X 和方差。

试证：ni 110得到它的子样的下列观测数据（单位：磅/英寸2）： 1815, 2020, 2310后利用第3题中的公式获得X 和s 2的数值。

i*m i y i4.对某种混凝土的抗压强度进行研究，1939, 1697， 3030, 2424, 2020, 2909,采用下面简化计算法计算子样平均数和方差。

先作变换 y iX i2000，再计算y 与s ：，然解：作变换yX i2000，a 2000Y i2164 240.442240.444 2S X2Sy1 nn 2 — y iyi 12197032.2475.在冰的溶解热研究中，测量从0.72 r 的冰变成 0c 的水所需热量，取作试验得到热量数据如下 :79.98， 80.04, 80.02,80.04,80.03,80.03, 80.04,79.97， 80.05， 80.03， 80.02, 80.00,80.02试用变换y i 100X i 80 简化计算法计算子样平均数和子样方差。

数理统计(汪荣鑫)答案第三章

2
∴接受 H0 。 4.某电器零件的平均电阻一直保持在 2.64Ω 。改变加工工艺后，测得 100 个零件的平均电阻为 2.62Ω，电阻标准差 (s) 为 0.06Ω ，问新工艺对此零件的电阻有无显著影响
（α = 0.01 ）？解： n = 100 ， x = 2.62 ， s = 0.06 ①建立原假设 H0 ： µ = 2.64Ω
= Φ(0.575)
= 0.719
3.某批矿砂的 5 个样品中的镍含量经测定为
x(%) 3.25, 3.27, 3.24, 3.26, 3.24
数理统计(汪荣鑫)Chapitre 3
设测定值服从正态分布。问在α = 0.01 下能否接受假设：这批矿砂的（平均）镍含量为 3.25。解：设 x ~ N (µ,σ 2 ) ，σ 2 未知，计算得 x = 3.252 ， s* = 0.013
问此段时间内该机工作是否正常（α = 5% ）？假定金属棒长度服从正态分布。
解： n = 15 ， x = 10.48 ， s* = 0.2366
①建立原假设 H0 ： µ = 10,5
②在 H 0 成立前提下，构造统计量 T
=
x − µ0 s* / n
~ t(n −1)
{ } ③给定α = 0.05 ，查得 tα (14) = 2.1448 ，使 p T > tα (n −1) = α
=
x − µ0 σn
~
N (0,1)
③给定显著水平α = 0.05 ，有 µα = 1.96 ，使
2
{ } P µ ≥ µα
=
α
即
⎧ P⎨
x
−
µ0
⎫ ≥ 1.96⎬ = 0.05

数理统计 (汪荣鑫著) 西安交通大学出版社课后答案

.c om
课后答案网
证明：令
w
da
kh
w
w
w
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om
课
U2 X = 2 ,由F 分布定义 ∴ X 2 ∼ F (1, n) χ /n
2
后答
χ 2 ∼ χ 2 (n), 且U 与χ 2独立,U 2亦与χ 2独立
om
课
课后答案网
kh
w
w
立， 2 Z2 Z 22 ∼ N (0,1), ∼ χ (1) 3 3 2 2 且与χ 相互独立。由 χ 分布可加性，
Z12 Z 2 2 1 2 1 1 + = ( Z1 + Z 2 2 ) = Y ∼ χ 2 (2),∴ c = 3 3 3 3 3
θ −1
+∞
hd 案网 aw kh .c da om w .c
1
2矩法估计
课后答案网
后答
da
试求 σ 的最大似然估计;并问所得估计量是否的无偏估计. ∑x x n n 1 −σ 1 n − σ 解：
w
.c om
1 −σ e , −∞ < x < ∞ 5.设母体X的密度为 f ( x) = 2σ
w
da
课
后答
xi − a c
课后答案网
da
yi = xi − 100, a = 100, y =
kh
w
w
w
.k
sx 2 = s y 2 =
课
x = a + y = 100
2 1 1 yi 2 − y = × [( −8)2 + ( −6)2 + 32 + 52 + 62 ] − 0 = 34 ∑ 5 n i

《数理统计》汪荣鑫【习题答案】

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（2）n=64时，求 P{ x 40 1}
解： x
52 N (40, )
64
P{x401}P{x40 1 }p{U8}
5/8 5/8
5
2(8)10.8904
5
Page 7
第二章
参数估计
1.设母体X具有负指数分布，它的分布密度
为
ex, x 0
f(x)=
0, x 0
其中 0 。试用矩法求的估计量。解：x e()
2 1 2
用 X
得
X
和
S
a
2
2
b
分别估计EX和DX ＾a X
3S
S 2 (b a )2
＾b X 3 S
12
Page 11
14.设母体X的分布密度为x 1,源自0 x 1f(x)=0
,
其
他
其中 0
(1) 求的最大似然估计量;
(2)用矩法求的估计量.
解: x
f (x) x 1 , 0 x 1
均值和方差。
解：x
1 1
22 1
U ( 1 ,1 ),E x 0 ,D x
2
1 2 3
1
1
Ex E( n
i
xi) n
i
Exi Ex 0
1
1
1
Dx D( n
i
xi
)
n
Dx
Page
3
3n
5.设X1,X2,…,Xn是分布为的正态母体的一个
子样，求
Y
1
2
n
(Xi
i1
)2的概率分布。
解：
X N (,2 ) , 则 y i x iN ( 0 , 1 ) , 且 Y 1 , . . . , Y n 之间相互独立
2 (2 ), c 1 3
Page 5
7.已知 X t(n) ，求证 X2 F(1,n)
证明：令 X U t(n),其中 U N(0,1)
2/n
2 2 ( n ) ,且 U 与 2 独立 ,U 2 亦与 2 独立
X2U 2/2n,由 F分布定义 X2 F(1,n)
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1
x
e dx
2
0 2
E E(1
ni
1 xi)ni
Exi
＾是的无偏估计.
Page 15
8设母体X N(40,52),从中抽取容量n的样本
求（1）n=36时，P(38x43) 解： x N(40, 52 )
64
P 3 8 x 4 3 P { 3 8 4 0 x 4 0 4 3 4 0 } 5 /6 5 /6 5 /6
P { 2 . 4 U 3 . 6 } ( 3 . 6 ) ( 2 . 4 ) ( 2 . 4 ) 0 . 9 9 1 8
1
x
e,x
2
试求的最大似然估计;并问所得估计量是
否解的：L无i偏 n1f估(x计i) . i n121 e x(21 )ne ixi
xi
lnLnln2nln i
dlnLn i
xi 0
d 2
得
＾
1 n
i
xi
Page 14
E xi E X x f (x)dx
x
1
x
e dx 2 x
解：X N(0,1),Z1 X1X2 X3 N(0,3),
Z1 N(0,1),Z12
3
3
12(1)
Z2X4X5X6亦服从N(0,3)且与Z1相互独立
Z2 N(0,1),Z22 2(1)
3
3
且与 2 相互独立。由 2 分布可加性，
Z 3 1 2 Z 3 2 2 1 3 (Z 1 2 Z 2 2 ) 1 3 Y
0, 其他
( 0 )
n
n
1最大似然估计L xi1n xi1
i1
i1
lnLnln(1) lnxi
i
dd ln Ln i lnxi 0, ＾n lnxi
Page 12
i
2矩法估计
E X xf(x)dx1 0xx1dx1
用 X 估计EX
X
1 X
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5.设母体X的密度为
f(x)
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3.设X1,X2,…,Xn是参数为的泊松分布的母体的一个子样，是子样平均数，试求EX 和DX
。解：xp (),E x E (1 n i x i) 1 n i E x i 1 n n
1 1
1
D x D (
ni
x i) n 2i
D x i n 2i
D x n
4.设X1,X2,…,Xn是区间（-1，1）上均匀分布的母体的一个子样，试求子样平均数的
1 Y
2
(x i)2 (x i)2 yi2
i
i
i
由 2 分布定义Y 2 (n)，Y服从自由度为n的
2 分布。
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16.设母体X具有正态分布N(0,1)，从此母体
中取一容量为6的子样（x1,x2,x3,x4,x5,x6）。又设。试决定常数C,使 Y ( X 1 X 2 X 3 ) 2 ( X 4 X 5 X 6 ) 2 得随机变量CY服从 2 分布。
数理统计课后习题答案答案(汪荣鑫版本)
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12. 在五块条件基本相同的田地上种植某种农作物，亩产量分别为92，94，103，105， 106（单位：斤），求子样平均数和子样方差。
解：作变换
yi xi 100,a100,y1n i
yi
100 5
xay100
s x 2 s y 2 1 n i y i2 y 2 1 5 [ ( 8 ) 2 ( 6 ) 2 3 2 5 2 6 2 ] 0 3 4
i 1
lnL ( x i n )ln (1 p ) n lnp i
n
dlnL i
xi n0,＾p1
dp 1p p
x
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13.设母体X具有在区间[a,b]上的均匀分布, 其分布密度为
1 ,a x b
f(x)= b a
0,其他
其中a,b是未知参数,试用矩法求a与b的估计量. 解: XU [a ,b ],E X a b ,D X 1(b a )2
E X ＾k p 1 k 1( 1 p )k 1 p p k[ ( 1 p )k ]' p p 1 2 1 p
x
(( i
(1 x )i)' [1 x (1 1 x )]' (xx 1 )'x 1 2)
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(2)极大似然估计
n
xin
L (1p)xi 1p(1p)i pn
ex, x 0 f(x)=
0, x 0
（ 0 ）
Ex xf(x)dx 0xexdx1
用样本 x 估计Ex，则有 x 1 ,＾ 1
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x
12.设母体X具有几何分布,它的分布列为
P{X=k}=(1-p)k-1p,k=1,2,…
先用矩法求p的估计量,再求p的最大似然估
计.
解 :( 1)矩法估计