应用概率求最大似然估计值过程（急）

应用概率求最大似然估计值过程（急） 求概率统计大神们解这道最大似然估计值题! 设总体X 的概率分布为,求矩估计值和最大似然估计值. 设总体X的概率分布为,求θ的矩估计值和最大似然估计值求问最大似然函数如何构造出来?x平均=2最大似然函数为 设总体X的概率密度为?设总体X的概率密度为XI X2.Xn是来自总体的样本1 求参数的矩估计值 2求参数的最大似然估计值 求矩估计值和极大似然估计值.概率论 谢谢 一个概率论与数理统计的问题.如图：6.1和6.3,都是求矩估计值和最大似然估计值.急求哦.帮帮忙哦.详细点哦.万分感谢! 概率最大似然估计值设X1,X2,...Xn为总体X的一个样本,x1,x2,...xn为一相应的样本值.总体X的概率密度函数为f(x)=p*c^p*x^-(p+1),x>c；=0 其它,其中c>o为已知,p为未知参数.求未知参数p的最大似然估计量和 概率估计值怎么算 最大似然估计值和最大似然估计量的英文都是maximum likelihood estimator.那做英文概率卷时用不用区分这两个概念?要是用该怎么表示? 已知总体 X 是离散型随机变量,X 的可能取值为 0,1,2,且P{X=2}=(1-θ )其中θ为未知参数,求X的概率分布（2）对X取容量为10的样本,其中5个取1,3个取2,2个取0,求θ 的矩估计量、最大似然估计值 总体X概率密度f(x)=1/(2θ^3)*x^2*e^(-x/θ),求θ最大似然估计值已知令对数似然函数对θ的一阶导数为零,得出的结果是,我怎么算都还要再乘个2呀, 划线的那步之后怎么算?怎么求出p的最大似然估计值 最大似然估计值和最大似然估计量的区别是什么?请问一下《概率论和数理统计》的参数估计那一章里,最大似然估计值和最大似然估计量有什么区别? 试验估计针与平行线相交的概率的过程中,这个估计值与______、__... 设总体X的概率密度（如图）.（1）(x1,x2……xn)是该总体的样本,求参数A的矩估计量.（2）若已知样本值（0.6,0.7,0.5,0.7,0.5）,求参数A的矩估计值.（要求具体计算过程） 设x1,x2.xn是总体X的一个样本值,且总体X服从泊松分布,其参数λ>0,求λ的最大似然估计值? 试验估计针与平行线相交的概率的过程中,这个估计值与______、______、______三个因素有关