设总体 X 服从区间 [-theta, theta] 上均匀分布 (theta > 0),X_1, ..., X_n 为样本,则 theta 的最大似然估计为()

A. $\max \{X_1, \cdots, X_n\}$

B. $\min \{X_1, \cdots, X_n\}$

C. $\max \{\left|X_1\right|, \cdots, \left|X_n\right|\}$

D. $\min \{\left|X_1\right|, \cdots, \left|X_n\right|\}$

参考答案与解析:

相关试题

假设总体 X 服从区间 [0, theta]上的均匀分布,样本 X_1, X_2, dotsc, X_n 来自总体 X 。则未知参数 theta的极大似然估计量 hat(theta)为 ()

假设总体 X 服从区间 [0, theta]上的均匀分布,样本 X_1, X_2, dotsc, X_n 来自总体 X 。则未知参数 theta的极大似然估计量

  • 查看答案
  • 设总体 X 服从区间 [theta, 4theta] 上的均匀分布 (theta > 0),x_1, x_2, ldots, x_n 为来自 X 的样本,overline(x) 为样本均值,则

    设总体 X 服从区间 [theta, 4theta] 上的均匀分布 (theta > 0),x_1, x_2, ldots, x_n 为来自 X 的样本,ov

  • 查看答案
  • 设总体 X sim U(0, theta), 其中 theta 为未知参数, X_1, X_2, ldots, X_n 为来自总体 X 的样本, 则 theta 的矩估计量 hat(theta)= (

    设总体 X sim U(0, theta), 其中 theta 为未知参数, X_1, X_2, ldots, X_n 为来自总体 X 的样本, 则 theta

  • 查看答案
  • 若总体X服从参数为theta的指数分布,X_1, X_2, ..., X_n为X的样本,则参数theta的矩估计量hat(theta)=

    若总体X服从参数为theta的指数分布,X_1, X_2, ..., X_n为X的样本,则参数theta的矩估计量hat(theta)=A. $\frac{1}

  • 查看答案
  • 设总体 X 在 [0,theta ] 上均匀分布,从中抽取容量为1的样本 X_1,则下述 hat (theta ) 是 theta 的无偏差估计量的是( )

    设总体 X 在 [0,theta ] 上均匀分布,从中抽取容量为1的样本 X_1,则下述 hat (theta ) 是 theta 的无偏差估

  • 查看答案
  • 设总体X服从区间[l,θ]上的均匀分布, theta gt 1 未知,X1,···,x1,是取-|||-自X的样本,则θ的最大似然估计量为

    设总体X服从区间[l,θ]上的均匀分布, theta gt 1 未知,X1,···,x1,是取-|||-自X的样本,则θ的最大似然估计量为

  • 查看答案
  • 设 hat theta = hat theta (X_1, X_2, dots ,X_n)是未知参数 theta的估计量,若 E(hat theta)= theta,则称 hat theta为 the

    设 hat theta = hat theta (X_1, X_2, dots ,X_n)是未知参数 theta的估计量,若 E(hat theta)= the

  • 查看答案
  • 设总体 X 的概率密度为 f(x; theta)= theta x^theta-1 (0 0 是未知参数,(X_1, X_2, ..., X_n) 是来自于 X 的一组样本,则 theta 的矩估计

    设总体 X 的概率密度为 f(x; theta)= theta x^theta-1 (0 0 是未知参数,(X_1, X_2, ..., X_n) 是来自于

  • 查看答案
  • 设theta为总体X中的一个未知参数,X_1, X_2, ..., X_n为它的一个样本,x_1, x_2, ..., x_n为对应的样本值,hat(theta) = hat(theta)(X_1,

    设theta为总体X中的一个未知参数,X_1, X_2, ..., X_n为它的一个样本,x_1, x_2, ..., x_n为对应的样本值,hat(theta

  • 查看答案
  • X_1, X_2, ..., X_n 是来自总体 X 的一个样本,求参数 theta 的极大似然估计量 hat(theta),并判断其是否为 theta 的无偏估计量.

    X_1, X_2, ..., X_n 是来自总体 X 的一个样本,求参数 theta 的极大似然估计量 hat(theta),并判断其是否为 theta 的无偏

  • 查看答案