第7讲 概率统计

2026/1/27 15:12:03

?? E(X)??kP{X?k}??kp(1?p)k?1,

k?1k?1令q?1?p,则

???E(X)??p??q?p???qk???p???2?k?1??1?q?(1?q)令

11p?X,得p的矩估计为p??X.

(2)p的极大似然估计:似然函数为

1p.

- 79 -

nL(x1,x2,?,xn;p)?p(1?p)n?xi?ni?1,

取对数,得

nlnL(xp???1,x2,?,xn;p)?nln??xi?n?ln(1?i?1?,

再对p求导数,并令导数等于零,得

- 80 -

?p),

ndlnL(x1,x2,?,xn;p)dp?npn???i?1xi?0,

1?p??解得 p1X.可见p的矩估计量和极大似然估

计量是相同的.

例4 已知总体X是离散型随机变量,X可能取值为0,1,2. 且P(X?2)?(1??),

- 81 -

2E(X)?2(1??),其中?是未知参数.

(1)试求X的概率分布;(2)对X抽取容量为10的样本,其中5个取1,3个取2, 2取0,求?的矩估计值和极大似然估计值.

解 设X的概率分布为P(X?0)?p0,

P(X?1)?p1,P(X?2)?p2,

又 E(X)?2(1??)?0?p0?1?p1?2p2

- 82 -


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