设总体X的概率密度为 f(χ;θ)=,-∞<χ<+∞,0>0. X1,X2,…,Xn是取自总体X的简单随机样本.求θ的矩估计量与最大似然估计量.

admin2019-07-19  12

问题 设总体X的概率密度为
    f(χ;θ)=,-∞<χ<+∞,0>0.
    X1,X2,…,Xn是取自总体X的简单随机样本.求θ的矩估计量与最大似然估计量.

选项

答案总体X的概率密度中只有一个未知参数,在求θ的矩估计量时我们首先考察X的期望,但是f(χ)是一个偶函数,其数学期望为零.无法得到θ与EX的关系进行θ的矩估计,为此我们应该计算X的二阶原点矩EX2: EX2=∫-∞+∞χ2f(χ;θ)dχ=[*] 注意到被积函数中g(χ)=[*]是参数为[*]的指数分布, 因此积分[*]可以看作是参数为[*]的指数分布的随机变量Y的二阶原点矩,其值为 EY2=DY+(EY2)=θ2+θ2=2θ2. 又EX2=2θ2,θ=[*], 于是θ的矩估量为[*]. 设χ1,χ2,…,χn是样本X1,X2,…,Xn的观测值,似然函数为 [*] 解上述方程得θ的最大似然估计值为[*]|χ|,因此θ的最大似然估计量为[*].

解析
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