Гмурман В.Е. Руководство к решению задач по теории вероятностей и математической статистике. №483, стр.167


Найти методом моментов по выборке x1, x2,…, xn точечные оценки неизвестных параметров a и σ нормального распределения, плотность которого

f(x)=(1/(σ∙√2π))∙e-(x-a)^2/(2σ^2).
Для получения решения необходима Регистрация Для покупки решения необходима Регистрация
      * Оплата через сервис ЮMoney.

Другие задачи по теории вероятности

Случайная величина X (отклонение контролируемого размера изделия от номинала) подчинена нормальному закону распределения с неизвестными параметрами a и σ. Ниже приведено эмпирическое распределение отклонения от номинала n=200 изделий (в первой строке указано отклонение xi (мм); во второй строке приведена частота ni - количество изделий, имеющих отклонение xi):

Таблица параметров задачи

 

Найти методом моментов точечные оценки неизвестных параметров a и σ нормального распределения.

Найти методом моментов по выборке x1, x2,…, xn точечные оценки неизвестных параметров a и b равномерного распределения, плотность которого

f(x)=1/(b-a), (b>a).

Случайная величина X (ошибка измерения дальности радиодальномером) подчинена равномерному закону распределения с неизвестными параметрами a и b. Ниже приведено эмпирическое распределение средней ошибки n=200 измерений дальности (в первой строке указана средняя ошибка xi; во второй строке указана частота ni - количество измерений, имеющих среднюю ошибку xi):

Таблица параметров задачи

Найти методом моментов точечные оценки неизвестных параметров a и b равномерного распределения.

Случайная величина X распределена по «двойному» закону Пуассона:

P(X=xi)=1/2∙( λ1xi∙e1)/(xi!)+ 1/2∙( λ2xi∙e2)/(xi!).

Ниже приведено эмпирическое распределение числа появлений события в n=327 испытаниях (в первой строке указано число xi появлений события; во второй строке приведена частота ni - количество испытаний, в которых появилось xi событий):

Таблица значений задачи

Найти методом моментов точечные оценки неизвестных параметров λ1 и λ2 «двойного распределения» Пуассона.

Случайная величина X (число появлений события A в m независимых испытаниях) подчинена биномиальному закону распределения с неизвестным параметром p. Ниже приведено эмпирическое распределение числа появлений события A в 1000 испытаниях (в первой строке указано число xi появлений события в одном опыте из m=10 испытаний, во второй строке приведена частота ni - число опытов, в которых наблюдалось xi появлений события A):

Таблица значений задачи

Найти методом наибольшего правдоподобия точечную оценку неизвестного параметра p биномиального распределения.

Случайная величина X (число появлений события A в m независимых испытаниях) подчинена закону распределения Пуассона с неизвестным параметром λ:

Pm(X=xi)=λxi ∙e/xi!,

где m – количество испытаний в одном опыте, xi – число появлений события в i-ом опыте (i=1,2,3,…,n). Найти методом наибольшего правдоподобия по выборке x1, x2,…, xn точечную оценку неизвестного параметра λ распределения Пуассона.

Случайная величина X (число поврежденных стеклянных изделий в одном контейнере) распределена по закону Пуассона с неизвестным параметром λ. Ниже приведено эмпирическое распределение числа поврежденных изделий в 500 контейнерах (в первой строке указано количество xi поврежденных изделий в одном контейнере, во второй строке приведена частота ni - число контейнеров, содержащих xi поврежденных изделий):

Таблица значений задачи

Найти методом наибольшего правдоподобия точечную оценку неизвестного параметра λ распределения Пуассона.

Back to top