매개 변수 평가 문제: 전체 복종 을 설정 합 니 다.xn 은 전체 에서 온 샘플 로 샘플 의 평균 값 x 평균 값 전체 복종 을 설정 합 니 다.x n 은 전체 에서 온 샘플 로 샘플 의 평균 값 x 평균 과 (x (1) + x (n) / 2 는 모두 952 ℃ 의 무 편향 평가 이 고 어느 것 이 더 효과 적 이 냐 고 물 었 다. 관건 은 어떻게 (x (1) + x (n) / 2 의 분산 을 구 하 느 냐 하 는 것 이다. x (1) 는 n 개 견본 중의 최소 치 를 나타 내 고 x (n) 는 n 개 견본 중의 가장 큰 가 치 를 나타 낸다.

매개 변수 평가 문제: 전체 복종 을 설정 합 니 다.xn 은 전체 에서 온 샘플 로 샘플 의 평균 값 x 평균 값 전체 복종 을 설정 합 니 다.x n 은 전체 에서 온 샘플 로 샘플 의 평균 값 x 평균 과 (x (1) + x (n) / 2 는 모두 952 ℃ 의 무 편향 평가 이 고 어느 것 이 더 효과 적 이 냐 고 물 었 다. 관건 은 어떻게 (x (1) + x (n) / 2 의 분산 을 구 하 느 냐 하 는 것 이다. x (1) 는 n 개 견본 중의 최소 치 를 나타 내 고 x (n) 는 n 개 견본 중의 가장 큰 가 치 를 나타 낸다.

fx (1) (x) = [1 - [1 - (x - 952 ℃ + 1 / 2)] ^ n / n (1 / 2 - x + 952 ℃) ^ (n - 1), (952 ℃ - 1 / 2)