17.-|||-设总体X的概率密度为 (x,theta )= ^3)(e)^-dfrac (theta {x)},xgt 0 0, .-|||-其中θ为未知参数且大于零.X1,X2,···,Xn为来自总体X的简单随机样本.求:-|||-(1)θ的矩估计量.-|||-(2)θ的最大似然估计量.

九、设总体X的概率密度为-|||-f(x)= ) (1+theta )(x)^theta ,0lt xlt 1 0 .-|||-其中未知参数 gt -1,

3.设总体X的概率密度函数为-|||-(x;theta )= ) (theta +1)(x)^theta ,0lt xlt 1 0, .-|||-其中 t

6.设总体X的概率密度为-|||-(x;theta )= ) (e)^-(x-theta ), xgeqslant theta 0, xlt thet

3.设随机变量X的概率密度为-|||-f(x)= ) (theta +1)(x)^theta ,0lt xlt 1 0 .-|||-其中, theta g

设样本X1, X2,..., Xn为来自总体X的一组样本，总体的概率密度为: [ f(x)= } theta x^theta-1, & 0A. $\hat{\t

3.设x1,x2,···,xn为来自于总体X的样本观测值,X的概率密度函数为-|||-f(x)= {e)^-dfrac (x{theta )},xgeqsl

设总体 -U(theta ,3theta ), (X1,X2,···,Xn)为其样本,-|||-则未知参数0的矩估计为 ()-|||-4 x-|||-日 dfr

3.设总体X的概率密度函数为-|||-(x,theta )= ) theta (x)^theta -1, 0lt xlt 1 0, .-|||-X1,X

() 设X1,X2,···,Xn是来自概率密度为-|||-(x;theta )= ) theta (x)^theta -1, 0lt xlt 1 0, 的

设总体X的概率密度为(x;theta )= ) sqrt (theta )cdot (x)^sqrt (theta -1),0leqslant xleqsl