怎样证明指数分布的参数λ的极大似然估计是相合估计 咱们分两个步骤来证明，第一步是找出指数分布的参数λ的极大似然估计是什么；第二步是证明该估计值是λ的相合估计。第一步，指数分布的概率密度函数如下，假设X1，X2，.，。
统计，最大似然估计的问题
谁能给我一些关于指数分布参数的点估计，高分求。急。 设X1，抄X2，.Xn为EXP（1/θ）百的iid样本，参数θ的矩估计，MLE，UMVUE都是（1/n）*（X1+X2+.+Xn），即样本均值设X1，X2，.Xn为EXP（θ）的iid样本，结果略有不同度参数θ的矩估计：n/（X1+X2+.+Xn）MLE：n/（X1+X2+.+Xn）UMVUE：(n-1)/（X1+X2+.+Xn）
1.设X服从参数为λ的指数分布，X1，X2。。Xn为取自总体X的样本，试求参数λ的矩估计和最大似然估计？ 因为总体X服从泊松分布，所以E(X)=λ，即 u1=E(X)=λ因此有 λ=1/n*(X1+X2+.+Xn)=X拔(即X的平均数）所以λ的矩估计量为 λ(上面一个尖号）＝X拔由最值原理，如果最值存在，此方程组求得的驻点即为所求的最值点，就可以很到参数的极大似然估计。极大似然估计法一般属于这种情况，所以可以直接按上述步骤求极大似然估计。扩展资料：如果一个随机变量呈指数分布，当s，t>；0时有P(T>；t+s|T>；t)=P(T>；s)。即，如果T是某一元件的寿命，已知元件使用了t小时，它总共使用至少s+t小时的条件概率，与从开始使用时算起它使用至少s小时的概率相等。指数分布的这种特性，与机械零件的疲劳、磨损、腐蚀、蠕变等损伤过程的实际情况是完全矛盾的，它违背了产品损伤累积和老化这一过程。所以，指数分布不能作为机械零件功能参数的分布形式。矩有一阶矩、二阶矩、以后统称高阶矩，最常用的有一阶和二阶矩。一阶矩又叫静矩，是对函数与自变量的积xf(x)的积分(连续函数)或求和(离散函数)。力学中用以表示f(x)分布力到某点的合力矩，几何上可以用来计算重心。参考资料来源：—指数分布参考资料来源：—极大似然估计
