Prueba de teoría de la probabilidad

El principio básico del estimador de momentos es: Momento total = momento muestral correspondiente

¿Qué es un estimador de momento? μ :?

Momento total: E(X)=μ

Momento de muestra correspondiente: (X1+X2+...+Xn)/n

Total momento = momento de muestra correspondiente, e (x) = (x1+x2+...+xn)/n.

N=10, el momento de μ se estima como:? µ=(X1+X2+...+X10)/10?

2.? ¿Qué es un estimador de momentos? σ^2:?

Primero use la fórmula Var(X) =? e(x ^ 2)-[e(x)]2, ¿expulsar? E(X^2) = Var(X) +? [E(X)]^2 =? σ^2 +?μ^2

Momento total: e(x ^ 2)= var(x)+? [E(X)]^2 =? σ^2 +?μ^2

Momento de muestra correspondiente: (x 1 ^ 2+x2 ^ 2+...+xn 2)/n

Momento total = correspondiente El momento muestral, derivación? σ^2 +?μ^2 =?(X1^2+X2^2+...+Xn^2)/n

Reutilizar el μ estimado = (x1+x2+...+ x10 )/10?

La estimación del momento de σ 2 es: σ 2 =? (X1^2+X2^2+...+Xn^2)/n - [(X1+X2+...+X10)/10]^2