θ是总体的一个待估参数,θR,θu是其对于给定α的1-α的置信下限与置信上限。则1-α置信区间的含义是()。
A.所构造的随机区间[θR,θU]覆盖(盖住)未知参数0的概率为1-a
B.由于这个随机区间随样本观测值的不同而不同,它有时覆盖住了参数θ,有时则没有覆盖参数0
C.用这种方法做区间估计时,不能覆盖参数0的几率相当小
D.如果P(θ<θR)=P(θ>θU)=(α/2),则称这种置信区间为等尾置信区间
E.正态总体参数的置信区间是等尾置信区间,而比例P的置信区间不是
A.所构造的随机区间[θR,θU]覆盖(盖住)未知参数0的概率为1-a
B.由于这个随机区间随样本观测值的不同而不同,它有时覆盖住了参数θ,有时则没有覆盖参数0
C.用这种方法做区间估计时,不能覆盖参数0的几率相当小
D.如果P(θ<θR)=P(θ>θU)=(α/2),则称这种置信区间为等尾置信区间
E.正态总体参数的置信区间是等尾置信区间,而比例P的置信区间不是
A.所构造的随机区间[θR,θU]覆盖(盖住)未知参数θ的概率为1-α
B.由于这个随机区间随样本观测值的不同而不同,它有时覆盖住了参数θ,有时则没有覆盖参数θ
C.用这种方法做区间估计时,不能覆盖参数θ的机率相当小
D.如果P(θ<θR==P(θ>θU)=(α/2),则称这种置信区间为等尾置信区间
E.正态总体参数的置信区间是等尾置信区间,而比例P的置信区间不是
A.所构造的随机区间[θL,θU]覆盖(盖住)未知参数θ的概率为1-α
B.由于这个随机区间随样本观测值的不同而不同,它有时覆盖住了参数θ,有时则没有覆盖参数θ
C.用这种方法做区间估计时,不能覆盖参数θ的机率相当小
D.如果P(θ<θL=P(θ>θU)=α/2,则称这种置信区间为等尾置信区间
E.正态总体参数的置信区间是等尾置信区间,而比例p的置信区间不是等尾置信区间
A.置信区间[θL,θU]是唯一的
B.100次中大约有90个区间能包含真值θ
C.置信区间[θL,θU]不是唯一的
D.100次中大约有10个区间能包含真值θ
A.置信区间[θL,θU]是唯一的
B.100个置信区间中约有95个区间能包含真值θ
C.置信区间[θL,θU]是随机区间
D.100个置信区间中约有5个区间能包含真值θ
E.100个置信区间中约有5个区间不包含真值θ
设总体X的分布律为,其中0 <θ> <1为待估未知参数。从总体抽取容量为2的样本x src="http://static.jiandati.com/187c71d-chaoxing2016-34885.jpeg">,以下估计量不是的无偏估计量的是
A、
B、
C、
D、
E、
F、
G、
H、
无偏估计是指()。
A.样本统计量的值恰好等于待估的总体参数
B.所有可能样本估计值的数学期望等于待估总体参数
C.样本估计值围绕待估总体参数使其误差最小
D.样本量扩大到和总体单元相等时与总体参数一致
设总体X的概率密度为f(x;θ), θ是待估未知参数。是总体X的样本,若是θ的极大似然估计,而的分布已知,分布中不含任何未知参数,则是枢轴量。
设总体X的概率密度为f(x;θ), θ是待估未知参数。是总体X的样本,若是θ的极大似然估计,而的分布已知,分布中不含任何未知参数,则是枢轴量。
设总体X的概率密度为f(x;θ), θ是待估未知参数。是总体X的样本,若是θ的极大似然估计,而的分布已知,分布中不含任何未知参数,则是枢轴量。
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