概率论第7-10章课后习题答案.doc

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1、习题七1.设总体X服从二项分布b(n,p),n已知,X1,X2,…,Xn为来自X的样本,求参数p的矩法估计.【解】因此np=所以p的矩估计量2.设总体X的密度函数f(x,θ)=X1,X2,…,Xn为其样本,试求参数θ的矩法估计.【解】令E(X)=A1=,因此=所以θ的矩估计量为3.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.(1)f(x,θ)=(2)f(x,θ)=【解】(1)似然函数由知所以θ的极大似然估计量为.(2)似然函数,i=1,2,…,n.由知所以θ的极大似然估计量为4.从一批炒股票的股民一年

2、收益率的数据中随机抽取10人的收益率数据,结果如下:序号12345678910收益率0.01-0.11-0.12-0.09-0.13-0.30.1-0.09-0.1-0.11求这批股民的收益率的平均收益率及标准差的矩估计值.【解】由知,即有于是所以这批股民的平均收益率的矩估计值及标准差的矩估计值分别为-0.94和0.966.5.随机变量X服从[0,θ]上的均匀分布,今得X的样本观测值:0.9,0.8,0.2,0.8,0.4,0.4,0.7,0.6,求θ的矩法估计和极大似然估计,它们是否为θ的无偏估计.【解】(1),令,则且,所以θ的矩估计值

3、为且是一个无偏估计.(2)似然函数,i=1,2,…,8.显然L=L(θ)↓(θ>0),那么时,L=L(θ)最大,所以θ的极大似然估计值=0.9.因为E()=E()≠θ,所以=不是θ的无偏计.6.设X1,X2,…,Xn是取自总体X的样本,E(X)=μ,D(X)=σ2,=k,问k为何值时为σ2的无偏估计.【解】令i=1,2,…,n-1,则于是那么当,即时,有7.设X1,X2是从正态总体N(μ,σ2)中抽取的样本试证都是μ的无偏估计量,并求出每一估计量的方差.【证明】(1),所以均是μ的无偏估计量.(2)8.某车间生产的螺钉,其直径X~N(μ,σ

4、2),由过去的经验知道σ2=0.06,今随机抽取6枚,测得其长度(单位mm)如下:14.715.014.814.915.115.2试求μ的置信概率为0.95的置信区间.【解】n=6,σ2=0.06,α=1-0.95=0.05,,μ的置信度为0.95的置信区间为.9.总体X~N(μ,σ2),σ2已知,问需抽取容量n多大的样本,才能使μ的置信概率为1-α,且置信区间的长度不大于L?【解】由σ2已知可知μ的置信度为1-α的置信区间为,于是置信区间长度为,那么由≤L,得n≥10.设某种砖头的抗压强度X~N(μ,σ2),今随机抽取20块砖头,测得数据

5、如下(kg·cm-2):64694992559741848899846610098727487844881(1)求μ的置信概率为0.95的置信区间.(2)求σ2的置信概率为0.95的置信区间.【解】(1)μ的置信度为0.95的置信区间(2)的置信度为0.95的置信区间11.设总体X~f(x)=X1,X2,…,Xn是X的一个样本,求θ的矩估计量及极大似然估计量.【解】(1)又故所以θ的矩估计量(2)似然函数.取对数所以θ的极大似然估计量为12.设总体X~f(x)=X1,X2,…,Xn为总体X的一个样本(1)求θ的矩估计量;(2)求.【解】(1

6、)令所以θ的矩估计量(2),又于是,所以13.设某种电子元件的使用寿命X的概率密度函数为f(x,θ)=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.【解】似然函数由那么当所以θ的极大似然估计量14.设总体X的概率分布为X0123Pθ22θ(1-θ)θ21-2θ其中θ(0<θ<)是未知参数,利用总体的如下样本值3,1,3,0,3,1,2,3,求θ的矩估计值和极大似然估计值.【解】所以θ的矩估计值(2)似然函数解得.由于所以θ的极大似然估计值为.15.设总体X的分布函数为F(x,β)=其中未

7、知参数β>1,α>0,设X1,X2,…,Xn为来自总体X的样本(1)当α=1时,求β的矩估计量;(2)当α=1时,求β的极大似然估计量;(3)当β=2时,求α的极大似然估计量.【解】当α=1时,当β=2时,(1)令,于是所以的矩估计量(2)似然函数所以的极大似然估计量(3)似然函数显然那么当时,,所以的极大似然估计量.16.从正态总体X~N(3.4,62)中抽取容量为n的样本,如果其样本均值位于区间(1.4,5.4)内的概率不小于0.95,问n至少应取多大?z1.281.6451.962.33j(z)0.90.950.9750.99【解】,

8、则于是则,∴n≥35.17.设总体X的概率密度为f(x,θ)=其中θ是未知参数(0<θ<1),X1,X2,…,Xn为来自总体X的简单随机样本,记N为样本值x1,x2,…,xn中小

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