※ 引述《[email protected] (倒数)》之铭言： > 题目是这样的 > Let X and Y be independent and distributed as N(μ , 1) and as N(0 ,μ) > respectively, where μ>0. Derive the asymptotic variance of the maximum > likelihood estimator of μ based on seperate sample of X and Y and combine > sample {X(1),...X(n), Y(1),...Y(n)} > 请会的人可以跟我说一下 > 因为真的是不知道该怎麽下手 > 谢谢 在 regular case, MLE 是 asymptote efficient. Seperate sample 的估计不用说了; combine sample 可检查是否符合 regularity conditions, 然後找它 的 Fisher information, 相当於找 CRLB. -- 嗨!  你好! 祝事事如意, 天天 happy! 统计专业版, 需要你的支持! :) 无名小站 telnet://wretch.twbbs.org Statistics (统计方法讨论区) 盈月与繁星 telnet://ms.twbbs.org Statistics (统计：让数字说话) 成大计中站 telnet://bbs.ncku.edu.tw Statistics (统计方法及学理讨论区) 交大资讯次世代 telnet://bs2.twbbs.org Statistics (统计与机率) ★本文未经本人同意请勿转载; 回覆请勿全文引用, 请仅留下直接涉及部分。 -- 夫兵者不祥之器物或恶之故有道者不处君子居则贵左用兵则贵右兵者不祥之器非君子 之器不得已而用之恬淡为上胜而不美而美之者是乐杀人夫乐杀人者则不可得志於天下 矣吉事尚左凶事尚右偏将军居左上将军居右言以丧礼处之杀人之众以哀悲泣之战胜以 丧礼处之道常无名朴虽小天下莫能臣侯王若能守之万物将自宾天地相合以降甘露民莫 之令而自均始制有名名亦既有夫亦将知止知止可以不殆譬道之在天 163.15.188.87海