Hello, dear friend, you can consult us at any time if you have any questions, add WeChat: daixieit

Statistical Theory  (STAT 417)

Midterm, Spring 2022

1.  (15 points, 1 point each). Fill in the blanks.

(a)  (3 points). Let X be a random variable with E(X) = 2.7 and V(X) = 3.4. Let Y = -2X . Then, E(Y ) =                       , V(Y ) =                       , Cov(X, Y ) =                       .

(b)  (3 points).   Let the  PDF of X  be  f (x)  =  c  if  1  <  x  <  5.   Then,  c  =                       , E(X) =                       , and V(X) =                       .

(c)  (3 points). Let (X, Y ) be bivariate random vector. Assume that the conditional PDF of X given Y is fx|Y(xly) = 2x/y2 for 0 < x < y and the marginal PDF of Y is fY (y) = 3y2 for 0 < y < 1. Then, the joint PDF of (X, Y ) is f (x, y) =                        for 0 < x < y < 1, the marginal PDF of X is fx(x) =                        for x e (0, 1), and E(X) =                       .

(d)  (3 points).  Let X1 , . . . , X20  be iid N (0, 3).  Let Y = i(2)1 Xi(2).  Then, Y ~                       , E(Y ) =                       , and V(Y ) =                       .

(e)  (3 points). Flip a balanced coin 2000 times. Let X be the total number of heads observed.

Then, E(X) =                       , V(X) =                       , and P (X < 1050) s                       .


2.  (8 points). Let x = (X1, X2 , X3 , X4 ) be a four dimensional normal random vector with                                                       

μ = E(x) =     1(0)     , Σ = Cov(x) =       .

  1                                    0   0   0    5  

Let

y =    ) .

(a)  (2 points). Provide the correlation matrix of x.

      1       1/,3    1/,8   0  

corr(x) =              .                                         

(b)  (2 points). Find the distribution of y .

(c)  (2 points).  Construct a χ3(2)-distribution using X2 , X3, and X4.  Show your work.

(d)  (2 points). Find a and b such that X1 + aX2 + bX3  is independent of X3  and X4 .

 

3.  (4 points). The following problems are unrelated.

(a)  (2 points).  Let X  ~ Poisson(λ).  By Chebyshev’s inequality, show that X/λ -(P)  1 as λ - o.

(b)  (2 points). Let X1 , . . . , Xn  be iid with a common PMF given by

1

2

3

4

5

0.1

0.3

0.2

0.3

0.1

Compute the probability of P ( > 3.05) when n = 102 , 103 , 104, respectively.

 

4.  (8 points). Solve maximum likelihood estimator (MLE) in the following problems.  Show your work.

(a)  (2 points).   Let X1 , . . . , Xn  be iid with a common PDF given by  f9 (x) = θ 2 xe9z  for

θ > 0 and x > 0.  Find the MLE of θ .

(b)  (2 points).  Let X1 , . . . , Xn  be iid with a common PDF given by f9 (x) = θx(9+1)  for

θ > 0 and x > 1.  Find the MLE of θ .

(c)  (2 points).  Let X  ~ Bin(n, θ), where only X  and n are observed.  Find the MLEs of E(X) and V(X).

(d)  (2 points).   Let X1 , . . . , Xn   be iid  a common PDF  f9 (x)  =  2x/θ2   if 0  <  x  <  θ  and f9 (x) = 0 otherwise. Find the MLE of θ .