设总体X服从二项分布B(1,p),其中p未知，(X1,X2,X3,X4,X5)是从中抽出的一个容量为
设总体x～b（1，p）为二项分布，0＜p＜1未知，x1，x2，…xn为来自总体的一个样本．求参数p的矩估计量和极大似然估计量。
矩估计：
由题意，存在一个待估参数e
第一步
计算总体X的一阶原点矩
u1=E(x)，因为是二项分布，E(x)=np=1p
第二步
令样本矩=总体矩
(x1+x2+...+xn)/n=E(x)
第三步
求解上述等式
即x=p
最终得到p的矩估计量p=x/100
极大似然估计：
p{x=k}=C(n，k)p^k*(1-p)^(n-k)
第一步
写出样本的似然函数L(e)=∏C(100,ai)p^ai*(1-p)^(n-ai)
其中i∈(1，n)
第二步，求出使L(p)达到最大值的ê1....pn
对于此题lnL(x)可微
所以由dlnL(x)/dx=0可解得p=x/100
即样本的极大似然估计量为x/100
扩展资料：
似然函数的主要用法在于比较它相对取值，虽然这个数值本身不具备任何含义。例如，考虑一组样本，当其输出固定时，这组样本的某个未知参数往往会倾向于等于某个特定值，而不是随便的其他数，此时，似然函数是最大化的。
极大似然估计，只是一种概率论在统计学的应用，它是参数估计的方法之一。说的是已知某个随机样本满足某种概率分布，但是其中具体的参数不清楚，参数估计就是通过若干次试验，观察其结果，利用结果推出参数的大概值。
极大似然估计是建立在这样的思想上：已知某个参数能使这个样本出现的概率最大，我们当然不会再去选择其他小概率的样本，所以干脆就把这个参数作为估计的真实值。
参考资料来源：百度百科——极大似然估计
P {分钟{X1，X2，X3，X4，X5} <10} = 1-P {分钟{X1，X2，X3，X4，X5}≥10}。
= 1 - [P（x≥10）] ^ 5 = 1 - [1-P（X-12）/ 2 <-1）] ^ 5 = 1-F（1）^ 5 = 1 - （0.8413）^ 5 = 0.5786
。
= 1 - [P（x≥10）] ^ 5 = 1 - [1-P（X-12）/ 2 <-1）] ^ 5 = 1-F（1）^ 5 = 1 - （0.8413）^ 5 = 0.5786
。
什么叫x服从二项分布?
x服从二项分布 还有x~n（a，b） 是指服从正态分布。p：某事件的概率 n：重复试验的次数 若某事件概率为p，现重复试验n次，该事件发生k次的概率为：P=C(k,n)×p^k×(1-p)^(n-k).C(k,n)表示组合数，即从n个事物中拿出k个的方法数。
设总体x服从二项分布b(2,0.3)
X~B(n,p),本题n=2,p=0.3,所以 E(样本均值）=np=2×0.3=0.6.
老师,还有这道。设总体X服从二项分布B(2,0.3), 为样本均值,E(样本均...
解：X~B(n，p)，本题n=2，p=0.3，所以 E(样本均值）=np=2×0.3=0.6.
设总体X服从参数为N和p的二项分布,X1,X2,X3...Xn为取自X的样本,试求参...
∴p=1-(B2)\/x'=(x'-B2)\/x'。将p再代入①，∴N=(x')²\/(x'-B2)。在概率论和统计学中，二项分布是n个独立的是\/非试验中成功的次数的离散概率分布，其中每次试验的成功概率为p。这样的单次成功\/失败试验又称为伯努利试验。
什么是X～ N(a. b)?
X~N(a.b)表示随机变量X满足二项分布，其中a表示实验的次数，b表示实验每次发生的概率。二项分布是指在只有两个结果的n次独立的伯努利试验中，所期望的结果出现次数的概率。伯努利分布：在一次试验中，事件A出现的概率为p，不出现的概率为q=1-p。若以β记事件A出现的次数，则β仅取0，1两值，相应...
2、 设X服从二项分布,其分布律为P{X=k}=(nk)p^k(1-p)^(n-k)
从总体里n中选k个这些的概率为p因此为C（nk）p^k 剩余的就是（1-p）^(n-k) 喽，你也可以参考概率论与数理统计课本
设总体X～b(1,p)为二项分布,0<p<1未知,X1,X2,…Xn为来自总体的一个样本...
设总体x～b（1，p）为二项分布，0＜p＜1未知，x1，x2，…xn为来自总体的一个样本．求参数p的矩估计量和极大似然估计量。矩估计：由题意，存在一个待估参数e 第一步 计算总体X的一阶原点矩 u1=E(x)，因为是二项分布，E(x)=np=1p 第二步 令样本矩=总体矩 (x1+x2+...+xn)\/n=E...
怎样理解正态分布中心极限定理?
比如遇到：X服从二项分布B（n，p），先算二项分布的期望和方差，期望是np，方差是npq，则随机变量（X-np）\/√（npq），就是标准正态分布。应用 中心极限定理在A\/B测试中的应用 中心极限定理是概率论中最重要的一类定理，它支撑着和置信区间相关的T检验和假设检验的计算公式和相关理论。如果没有...
求教各位数学帝几题概率论问题~哎~做不来啊、·
即X服从二项分布b(10，0.7)故P（X=2）=p^2×(1-p)^8×C10(2)=0.7^2×0.3^8×10×9\/2 =0.0014467 (2)先计算得样本平均值为(12+11+12+11+14+10+8+13)\/8=11.375 求置信度为95%的置信区间，故取u0.025=1.96 故其置信区间为（11.375-1.96×8\/√ 8，11.375+1.96...
设总体X服从参数为n,p二项分布,x1,x2...xn为从中取出的样本,
2017-06-02 设总体x服从二项分布B(10,p) 其中0<p<1为为止参数... 2015-02-08 设总体X服从参数为p(0<p<1)的0-1分布,X1,X2,... 3 2015-10-31 总体X服从正态分布N(μ,σ2),其中σ2未知,x1,x2,... 2016-06-08 设总体X～b(1,p)为二项分布,0<p<1未知,X1,X2... 14 2015-02...
蓬蓓胱氨：[答案] P {分钟{X1,X2,X3,X4,X5}
灞桥区17863917302： 设总体X服从二项分布B(1,p),其中p未知,(X1,X2,X3,X4,X5)是从中抽出的一个容量为 - ？
蓬蓓胱氨： P {分钟{X1,X2,X3,X4,X5} <10} = 1-P {分钟{X1,X2,X3,X4,X5}≥10}. = 1 - [P(x≥10)] ^ 5 = 1 - [1-P(X-12)/ 2 <-1)] ^ 5 = 1-F(1)^ 5 = 1 - (0.8413)^ 5 = 0.5786 .
灞桥区17863917302： 3、总体X服从两点分布b(1,p),其中p为未知参数,{X1,X2,…,Xn}为取自总体X的一个样本,()不是统计量? - ？
蓬蓓胱氨：[选项] A. X1+X2 B. max{Xi} 1 ≤i≤n C. Xn-X1 D. Xn-p
灞桥区17863917302： 概率论 与数理统计 设X,Y为两个随机变量,C是常数,则D(X+C)=D(X)正确吗? 总体X服从两点分布b(1,p),其中p为未知参数,{X1,X2,…,Xn}为取自总体X... - ？
蓬蓓胱氨：[选项] A. X1+X2 B. max{Xi} 1 ≤i≤n C. Xn-X1 D. Xn-p
灞桥区17863917302： 设X服从B(1,p),若p(1 - p)=2/9 ,则X的数学期望为 - ? 我己经有最终答案,但没有过程.求详细过程 - ？
蓬蓓胱氨： 解 p(1 - p) = 2/9,得p = 1/3或p = 2/3 因为X服从B(1,p),所以X的数学期望是p,等于1/3或2/3
灞桥区17863917302： 设X服从二项分布B(n,p),则E(5X+3)=?,V(5X+3)=? - ？
蓬蓓胱氨： X服从二项分布B(n,p),则EX=np,VX=np(1-p) E(5X+3)=5EX+3=5np+3 V(5X+3)=25V(X)=25np(1-p)
灞桥区17863917302： 设随机函数X服从二项分布B(10,p),且数学期望E(2X - 1)=3,则D(X)= - ？
蓬蓓胱氨： 由二项分布的期望和方差的公式E(X)=np,D(X)=np(1-p),且E(2X-1)=2E(X)-1=3得E(X)=2=10p,所以p=0.2,从而D(X)=np(1-p)=1.6
灞桥区17863917302： 设随机变量X服从二项分布B(n,p),当X为何值时,概率函数P(X;n,p)取得最大值 - ？
蓬蓓胱氨： 由于二项分布是一个对称的函数所以当N为奇数的时候就是 X=(N+1)/2 或(N+3)/2 是一样的当N为偶数时 当X= (N+2)/2 取最大值
灞桥区17863917302： 若X服从二项分布B(n,p),那么1 - 2X服从什么的二项分布? - ？
蓬蓓胱氨： 若X服从二项分布B(n,p),那么Y=1-2X也服从二项分布B(n',p'), n'=1-2n, p'=p.我们知道,如果设X均值为a,方差为b,则a=np, b=npq. (q=1-p) 易证,Y=1-2X的均值和方差分别:a'=(1-2n)p, b'=4npq.
