均匀分布的矩估计量怎么求

首先将Xi的数学期望求出来,然后求出样本均值的期望,利用矩估计的定义“以样本均值来代替数学期望”,从而求得θ的矩估计量。

矩估计,即矩估计法,也称“矩法估计”,就是利用样本矩来估计总体中相应的参数。首先推导涉及感兴趣的参数的总体矩,即所考虑的随机变量的幂的期望值的方程。然后取出一个样本并从这个样本估计总体矩。接着使用样本矩取代总体矩,解出感兴趣的参数。从而得到那些参数的估计。

时间: 2024-10-25 17:40:22

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矩估计量怎么求

求矩估值的方法:最简单的矩估计法是用一阶样本原点矩来估计总体的期望而用二阶样本中心矩来估计总体的方差.矩法估计原理简单.使用方便,使用时可以不知总体的分布,而且具有一定的优良性质(如矩估计为Eξ的一致最小方差无偏估计),寻找参数的矩法估计量时,对总体原点矩不存在的分布如柯西分布等不能用.另一方面它只涉及总体的一些数字特征,并未用到总体的分布,因此矩法估计量实际上只集中了总体的部分信息,这样它在体现总体分布特征上往往性质较差,只有在样本容量n较大时,才能保障它的优良性,因而理论上讲,矩法估计是以大

静矩怎么求

平面图形对z轴(或y轴)的静矩等于图形面积与形心坐标的乘积. 静距的量纲为长度的3次方,有时候又称为截面面积矩.当坐标轴通过图形的形心时,其静矩为零:反之,若图形对某轴的静矩为零,则该轴必通过图形的形心.图形是指在二维空间中以轮廓为界限的空间碎片,在一个二维空间中可以用轮廓划分出若干的空间形状.

矩估计法的原理

对于随机变量来说,矩是其最广泛,最常用的数字特征,主要有中心矩和原点矩.由辛钦大数定律知,简单随机样本的原点矩依概率收敛到相应的总体原点矩,这就启发我们想到用样本矩替换总体矩,进而找出未知参数的估计,基于这种思想求估计量的方法称为矩法. 矩法估计原理简单.使用方便,使用时可以不知总体的分布,而且具有一定的优良性质(如矩估计为Eξ的一致最小方差无偏估计),因此在实际问题,特别是在教育统计问题中被广泛使用.

截面矩量什么意思

静矩又称面积矩或静面矩.截面对某个轴的静矩等于截面内各微面积乘微面积至该轴的距离在整个截面上的积分. 静矩可能为正值,也可能为负值.它的量纲是长度的三次方.静矩的力学意义是,如果截面上作用有均匀分布载荷,其值以单位面积上的量表示,则载荷对于某个轴的合力矩就等于分布载荷乘以截面对该轴的静矩.静矩是求截面形心和计算截面内各点剪应力的必要数据. 轴惯性矩反映截面抗弯特性的一个量,简称惯性矩.截面对某个轴的轴惯性矩等于截面上各微面积乘微面积到轴的距离的平方在整个截面上的积分.轴惯性矩恒为正值,量纲为长度

力对轴的矩如何计算

力对轴的矩求法就是把力投影到与轴垂直的平面内,那么轴在这个平面内就会变成一个点,就等于求这个力对点的矩了.其实就是三维空间力矩计算. 力对轴的矩的方向 力对轴的矩为r点乘F,右手法则的应用方法是:四个指头先指向r的方向,然后向F的方向弯曲握拳(四指弯曲的方向一定指向F的方向),大拇指沿轴的方向的指向就是矩的方向. 如果手心方向改变(保持四指指向不变),那么四指握成拳后,四指指的就不可能指向F的方向,而是F的反方向,必然得出错误结论. 力矩的计算公式 力矩:力和力臂的乘积叫做力对转动轴的力矩. 即

长方体的高怎么求公式是什么

求长方体的高公式为:高=棱长总和除以4.长方体(又称矩体,cuboid)是底面为长方形的直四棱柱(或上.下底面为矩形的直平行六面体).其由六个面组成的,相对的面面积相等,可能有两个面(可能四个面是长方形,也可能是六个面都是长方形)是正方形. 立体图形(solidfigure)是各部分不在同一平面内的几何图形,由一个或多个面围成的可以存在于现实生活中的三维图形.点动成线,线动成面,面动成体.即由面围成体,看一个长方体,正方体等的规则立体图形最多看到立体图形实物的三个面.

长方体的高怎么求

长方体又称矩体,是底面为长方形的直四棱柱(或上.下底面为矩形的直平行六面体).其由六个面组成的,相对的面面积相等,可能有两个面(可能四个面是长方形,也可能是六个面都是长方形)是正方形.那么,长方体的高怎么求呢? 长方体的高怎么求 1.长方体体积÷底面积=长方体的高. 2.体积÷长÷宽=长方体的高. 3.长方体的侧面积÷长方体的底面周长=长方体的高. 长×宽+长×高+宽×高=表面积÷2然后再减去长×宽,得到长×高+宽×高=表面积÷2-长×宽,(长+宽)×高=表面积÷2-长×宽,那么高=表面积÷2-

长方体上下两个面的面积怎么求

求长方体上下两个面的面积公式:S=2*(ab+bc+ca).长方体(又称矩体,cuboid)是底面为长方形的直四棱柱(或上.下底面为矩形的直平行六面体).其由六个面组成的,相对的面面积相等,可能有两个面(可能四个面是长方形,也可能是六个面都是长方形)是正方形. 立体图形(solidfigure)是各部分不在同一平面内的几何图形,由一个或多个面围成的可以存在于现实生活中的三维图形.点动成线,线动成面,面动成体.即由面围成体,看一个长方体,正方体等的规则立体图形最多看到立体图形实物的三个面.

怎么求逆矩阵简便方法

求逆矩阵简便方法: 1.初等行变换:对(AE)施行初等行变换,把前面的A化为单位矩阵,则后面的E就化为了A^-1. 2.伴随矩阵法:如果A可逆,则A^-1=1/|A|*(A^*)其中|A|是A的行列式,A^*是A的伴随矩阵. 3.如果A是二阶矩阵,倒是有简便快速的方法:主对角交换,副对角取反,再除行列式.这其实仍是伴随矩阵法. 逆矩阵(inversematrix)是一个数学概念,主要用于描述两个矩阵之间的可逆关系. 设A是数域上的一个n阶矩阵,若在相同数域上存在另一个n阶矩阵B,使得:AB=BA