Решение по БД На заводе по производству ультрапастеризованного молока, молоко в бутылки заливается автоматически. Количество миллилитров молока в каждой бутылке имеет известное среднее, но неизвестный разброс. В выборке представлены данные об объеме налитого в бутылки молока. Считая, что рассматривается нормальное распределение : Выборка для задания. Оцените параметр , используя оценку метода моментов : Ответ округлите до сотых. нет ответа Оцените параметр , используя оценку метода моментов : Ответ округлите до сотых. нет ответа Оцените параметр , используя оценку максимального правдоподобия : Ответ округлите до сотых. нет ответа Оценив параметры распределения, выяснить, какова вероятность, что в случайно купленной бутылке молока менее миллилитров молока? (Используйте оценки максимального правдоподобия)
Для оценки параметра с использованием метода моментов, мы можем использовать следующую формулу:
$\hat{\mu} = \bar{x}$
где $\hat{\mu}$ - оценка параметра, $\bar{x}$ - выборочное среднее.
Для оценки параметра с использованием метода максимального правдоподобия, мы можем использовать следующую формулу:
$\hat{\mu} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} x_i$
где $\hat{\mu}$ - оценка параметра, $x_i$ - значения из выборки.
Чтобы оценить вероятность того, что в случайно купленной бутылке молока будет менее определенного количества миллилитров, мы можем использовать оценку максимального правдоподобия параметра и подставить его в функцию распределения нормального распределения с указанным значением. Полученное значение будет являться искомой вероятностью.
Для оценки параметра с использованием метода моментов, мы можем использовать следующую формулу:
$\hat{\mu} = \bar{x}$
где $\hat{\mu}$ - оценка параметра, $\bar{x}$ - выборочное среднее.
Для оценки параметра с использованием метода максимального правдоподобия, мы можем использовать следующую формулу:
$\hat{\mu} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} x_i$
где $\hat{\mu}$ - оценка параметра, $x_i$ - значения из выборки.
Чтобы оценить вероятность того, что в случайно купленной бутылке молока будет менее определенного количества миллилитров, мы можем использовать оценку максимального правдоподобия параметра и подставить его в функцию распределения нормального распределения с указанным значением. Полученное значение будет являться искомой вероятностью.