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> 极大似然估计
"极大似然估计"相关考试题目
1.
设总体X服从Ga（α，θ）分布，即分布密度为其中α（α＞0）为已知常数，θ（θ＞0）为未知常数，（X1，X2，…，Xn）T为X总体的一个样本，试求的极大似然估计，并判断其是否为有效估计。
2.
对Logistic模型和Probit模型的参数估计通常采用极大似然估计法，用这种方法估计模型参数时，对样本抽取方法的要求是（）
3.
已知总体X的概率密度函数为 现抽取n=6的样本，样本观察值分别为 0.2，0.3，0.9，0.7，0.8，0.7． 试用矩估计法和极大似然估计法求出β的估计值．
4.
设总体 X 的密度函数为： ， 其中 未知， 为总体的一个样本，求：未知参数 的矩估计及极大似然估计
5.
一组免赔额为5的保单赔付样本为：6、7、7、9、11、17、21、34。假设初始损失额服从指数分布，则参数θ的极大似然估计为( )。
6.
用矩估计法和极大似然估计法对某参数估计所得的估计一定不一样.
7.
设X1，X2，...，Xn是来自几何分布P（X=k）=p（1-p）k-1，k=1，2，...，0＜p＜1，的样本，试求未知参数p的极大似然估计.
8.
设总体X的概率密度为 其中θ＞0为未知参数，从总体X中抽取样本X1，X2，…，Xn试求参数θ的极大似然估计
9.
设总体X的概率密度为 X1，X2，…，Xn是X的样本，试求参数θ的矩估计和极大似然估计设总体X的概率密度为f（x） X1，X2，…，Xn是X的样本，试求参数θ的矩估计和极大似然估计
10.
极大似然估计是无偏估计且在所有的无偏估计中方差最小,所以极大似然估计的风险最小
11.
设随机变量X的概率密度为 是X的简单随机样本，求θ的极大似然估计．
12.
设某产品合格率p可能的取值为1/6, 2/6, 3/6, 4/6, 5/6, 为估计p, 现从大批的该产品中随机抽查了10件, 发现恰有8件产品合格. 则该产品合格率p的极大似然估计值为
13.
已知分子运动的速度X具有概率密度，X1，X2，...，Xn为X的简单随机样本求未知参数α的矩估计和极大似然估计
14.
设总体X服从均匀分布，未知参数，为来自X的简单随机样本，则的极大似然估计为
15.
Gamma分布的极大似然估计具有有封闭解。
16.
设总体X服从指数分布，概率密度为( )。 其中λ未知。如果取得样本观察值为x1，x2，…，xn，样本均值为 ，则参数λ的极大似然估计是( )。
17.
设总体X具有正态分布N(μ，σ2)． 若μ已知，求σ2的极大似然估计．
18.
正态母体中参数σ2的极大似然估计不是（）。
19.
设总体X服从指数分布，概率密度为（）。其中λ未知。如果取得样本观察值为X1，X2，…，X，样本均值为X，则参数λ的极大似然估计是（）。
20.
设总体X的密度函数为f（x，θ），X1，X2，…，Xn为其样本，求θ的极大似然估计。
21.
设随机变量X的密度函数为 这里，σ为未知参数，试求σ的极大似然估计
22.
在财税问题研究时引入极大似然估计方法，其优点主要体现在（ ）
23.
设某种元件的使用寿命X的概率密度其中θ＞0为未知参数．X1，X2，…，Xn是来自X的一组样本．求θ的极大似然估计值
24.
矩估计和极大似然估计都是无偏估计
25.
设总体X的概率密度为 (1)求θ的极大似然估计量；(2)判断是否为θ的无偏估计设总体X的概率密度为求θ的极大似然估计
26.
递推极大似然估计算法初始值 0一般取为充分小量，P0为正定矩阵，ε0为零向量。（ ）
27.
设总体X服从，是来自总体的简单随机样本，其样本方差为。则参数的极大似然估计为（ ）
28.
设总体X服从指数分布，概率密度函数为. 若取得X的样本值，则参数的极大似然估计为：
29.
设总体X服从几何分布P{X=k}=p（1-p）k-1，k=1，2，…，（X1，X2，…，Xn）T为总体X的样本，试求参数p的矩估计和极大似然估计。
30.
设总体X具有分布律 X0 1 2 3pkθ2 2θ(1-θ) θ2 1-2θ其中θ()为未知参数．已知取得了样本观测值x1=3,x2=1,x3=3,x4=0,x5=3,x6=1,x7=2,x8=3.试求θ的矩估计值和极大似然估计值．
31.
设总体X服从指数分布，概率密度为： 其中λ未知。如果取得样本观察值为x 1 、x 2 、…、x n ，样本均值为 ，则参数λ的极大似然估计 是：（）
32.
设随机变量x的概率密度为 x 1 ，x 2 ，…，x n 是容量为n的总体x的样本，试求参数σ的极大似然估计．
33.
设总体X的概率分布为： 其中θ（0＜θ＜1/2）为未知参数，利用总体的如下样本值： 3，1，3，0，3，1，2，3 求θ得矩法估计值和极大似然估计值。
34.
Gamma 分 布 的极大似然估计具有 有 封 闭解。
35.
设总体X具有正态分布N(μ，σ2)． 若σ2已知，求μ的极大似然估计；
36.
设总体X～E(λ)，则λ的矩估计和极大似然估计分别为()
37.
贝叶斯估计和极大似然估计的根本区别是:
38.
设总体X的分布律为P(X=0)=θ, P(X=1)=P(X=2)=(1-θ)/2，其中0<θ<1为待估未知参数。设【图片】是简单随机样本。令T为【图片】中0所占的比例, 则T是θ的极大似然估计.
39.
设某种电子元件的使用寿命X的概率密度函数为 其中θ（θ>0）为未知参数，又设x1，x2，…，xn是总体X的一组样本观察值，求θ的极大似然估计值。
40.
极大似然估计的基本思想是在已经得到试验结果的情况下,应该寻找使这个结果出现的可能性最大的那个 值作为 的估计值 .
41.
设（X1，X2，…，Xn）T是来自总体X的样本，试分别求总体分布中未知参数的极大似然估计，已知总体X的分布密度为： f（x）=e-（x-θ），x≥θ
42.
设总体X服从指数分布，概率密度为______。 其中λ未知。如果取得样本观察值为x 1 ，x 2 ，…，x n ，样本均值为 ，则参数λ的极大似然估计是______。
43.
极大似然估计法估计参数要求随机变量具有相同的分布。
44.
参数的点估计常用的有两个方法：矩估计和极大似然估计。
45.
设总体X的概率密度函数为 ,其中 未知, 为来自总体X的简单随机样本,则 的极大似然估计为().
46.
设总体X服从指数分布，概率密度为：其中λ未知。如果取得样本观察值为x1、x2、…、xn，样本均值为，则参数λ的极大似然估计是：（）
47.
对于正态线性回归模型,其中误差变量服从多元正态分布,未知参数的极大似然估计是否等于其最小二乘估计？
48.
设总体X ∼ N(µ, σ2)，µ, σ2为未知参数，现有此总体的8个样本[1.5, 3.2, 4.7, 1.8, 3.4, 2.2, 1.8, 4.9], 求此总体µ, σ2的极大似然估计：
49.
矩估计与极大似然估计是相同的。
50.
若 是参数θ的极大似然估计,则 为g(θ)的极大似然估计。A. 对 B. 错
