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※ 引述《truck46 (冰风)》之铭言: : X1.....Xn~U(α,β) : (α,β)的充分统计量为(X(1),X(n)) : 证: : f(t1,tn)=n(n-1)(1/β-α)^2(tn-t1/β-α)^n-2 α<t1≦tn<β : ^^^^^^ ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ : 怎麽来的? 为什麽不是(tn-t1/β-α)^n ? 单纯就这个分配,画图找会比较快 #1 n-2 #n t1 tn f(t1) (tn-t1)/(β-α) f(tn) tn P(t1<X<tn) = ∫ 1/(β-α) dx = (tn-t1)/(β-α) t1 n-2 f(t1,tn)= n!/(n-2)! * [(tn-t1)/(β-α)] * f(t1) * f(tn) n-2 2 = n(n-1)*[(tn-t1)/(β-α)] *[1/(β-α)] ; α≦t1<tn≦β : f(X1.....Xn|t1,tn)独立於(α,β) : 麻烦各位帮帮我吧,谢谢! 如果你只是要找到充分统计量,请用分解定理 n n f(x1,...,xn;α,β) = Π f(xi;α,β) = Π 1/(β-α) * I (xi) i=1 i=1 (α,β) n = 1/(β-α) * I (α,β) A ( t1<...<tn ) => α≦t1 , β≧tn α β A = { (α,β) | α≦t1 , β≧tn } f(x1,...,xn;α,β) = h(x1,...xn)g(α,β;t1,tn) n where h(x1,...,xn)=1 , g(α,β;t1,tn)= 1/(β-α) *I (α,β) A ∴By Neyman-Fisher 分解定理 , (X(1),X(n))是(α,β)的一组联合充分统计量 如果你还需要验证(X(1),X(n))确实是(α,β)的联合充分统计量 请计算P(X1=x1,...,Xn=xn | X(1)=t1, X(n)=tn) 如果其与α,β无关,那就OK了 系统狂吃字中打到想哭= =这机率我PO在下一篇 --



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◆ From: 59.112.83.142 ※ 编辑: goshfju 来自: 59.112.83.142 (04/23 02:05)







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