设总体X的概率密度为而X1，X2，…，Xn是来自该总体的样本，则未知参数θ的最大似然估计量是( )。

admin2019-10-10 40

问题设总体X的概率密度为

而X₁，X₂，…，X_n是来自该总体的样本，则未知参数θ的最大似然估计量是( )。

选项 A、

B、

C、min(X₁，X₂，…，X_n)
D、max(X₁，X₂，…，X_n)

答案C

解析计算最大似然估计的方法步骤如下：①计算似然函数L(θ)；②计算似然函数的对数lnL(θ)；③求导数

lnL(θ)；④解似然方程

lnL(θ)=0。只要似然方程的解是唯一的，似然方程的解便是θ的最大似然估计。
本题的似然函数为：L(θ)=

e^-(x_i-θ)，似然函数的对数为：lnL(θ)=nθ-

x_i。又

lnL(θ)=n无解，而lnL=nθ-

x_i关于θ单调递增，要使lnL达到最大，θ应最大。
由题意可知，x_i≥θ，故θ的最大值为min(X₁，X₂，…X_n)。

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基础考试（上午）

一级结构工程师

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设总体X的概率密度为而X1，X2，…，Xn是来自该总体的样本，则未知参数θ的最大似然估计量是( )。

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一级结构工程师

采用I级钢筋时，混凝土受压区高度界限系数ζjg为(　　)。不考虑受压钢筋参加工作时，受拉钢筋截面面积为(　　)。

计算相应T1的地震影响系数α1，其与(　　)项数值最为接近。计算地下室顶面的地震弯矩设计值M(kN·m)，其与(　　)项数值最为接近。

设已定义IMPLICITINTEGER(A-C)，REAL(I-K)REALA，A1，A2INTEGERK，K2则变量A1，I1，K1，K2的类型分别是(　　)。

设随机变量X的概率密度为求常数c并求J落在(0.3，0.7)内的概率(　　)。

下列程序段中哪一组将a，b变量值交换?(　　)

如果随机变量X与Y满足D(X+Y)=D(X-Y)，则下列结论中正确的是(　　)。

一般侵权适用【】

下列产褥期处理，哪项是错误的

患者女性，28岁。手指关节疼痛、肿胀2年，晨僵，每次1小时以上，体检:手指关节肿胀、压痛，手臂伸面可见大小不一、质硬、无压痛、对称性结节，RF(+)，ESR48mm/L。首选的非特异性对症治疗药物是

现有95％乙醇500ml，要配制70％乙醇，需加入灭菌蒸馏水约

致病性葡萄球菌的鉴定主要根据

工作分解结构是一种()树状结构。

某8层民用建筑，标准层建筑面积为1440m。，首层至二层为商J占，每个分隔单元为260m2，三层至八层为住宅，室外设计地面标高为±0．000m，屋顶消防水箱间顶板标高为29．0m，建筑面积360m2，高度为4m，该建筑的类别为()。

教师比较合理的知识结构应该包括()。

下列不属于法的规范性的表现的是()。

若在定义语句：inta,b,c,*p＝&c；接着执行以下选项中的语句，则能正确执行的语句是

设总体X的概率密度为而X1，X2，…，Xn是来自该总体的样本，则未知参数θ的最大似然估计量是( )。

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采用I级钢筋时，混凝土受压区高度界限系数ζjg为( )。不考虑受压钢筋参加工作时，受拉钢筋截面面积为( )。

计算相应T1的地震影响系数α1，其与( )项数值最为接近。计算地下室顶面的地震弯矩设计值M(kN·m)，其与( )项数值最为接近。

设已定义IMPLICITINTEGER(A-C)，REAL(I-K)REALA，A1，A2INTEGERK，K2则变量A1，I1，K1，K2的类型分别是( )。

设随机变量X的概率密度为求常数c并求J落在(0.3，0.7)内的概率( )。

下列程序段中哪一组将a，b变量值交换?( )

如果随机变量X与Y满足D(X+Y)=D(X-Y)，则下列结论中正确的是( )。

一般侵权适用【】

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患者女性，28岁。手指关节疼痛、肿胀2年，晨僵，每次1小时以上，体检:手指关节肿胀、压痛，手臂伸面可见大小不一、质硬、无压痛、对称性结节，RF(+)，ESR48mm/L。首选的非特异性对症治疗药物是

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致病性葡萄球菌的鉴定主要根据

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某8层民用建筑，标准层建筑面积为1440m。，首层至二层为商J占，每个分隔单元为260m2，三层至八层为住宅，室外设计地面标高为±0．000m，屋顶消防水箱间顶板标高为29．0m，建筑面积360m2，高度为4m，该建筑的类别为()。

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计算相应T1的地震影响系数α1，其与(　　)项数值最为接近。计算地下室顶面的地震弯矩设计值M(kN·m)，其与(　　)项数值最为接近。

设已定义IMPLICITINTEGER(A-C)，REAL(I-K)REALA，A1，A2INTEGERK，K2则变量A1，I1，K1，K2的类型分别是(　　)。

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下列程序段中哪一组将a，b变量值交换?(　　)

如果随机变量X与Y满足D(X+Y)=D(X-Y)，则下列结论中正确的是(　　)。