最新十二章节多元正态分布参数估计与检验PPT课件.ppt
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1、如果如果 维随机向量维随机向量 (随机变量随机变量)一、多元正态分布一、多元正态分布pTpXXXX),(21 定义定义(联合联合)概率密度函数为概率密度函数为 )()(21exp|)2(1),(121221 XVXVxxxfTpp则称随机向量则称随机向量 为为 维维正态随机向量正态随机向量, Xp其中其中 称为均值向量,称为均值向量,为协方差矩阵为协方差矩阵(协差阵协差阵),且,且V. 0 V对于一般情形对于一般情形, 0 V仍可定义多维正仍可定义多维正记为记为 。),(VNXp 态随机向量,态随机向量,当当 时,时,0 V由性质由性质3知知 的每个分量的每个分量 服从标准正态分布,服从标准正
2、态分布,YiY且相互独立,且相互独立, 故故 分布的定义知分布的定义知).(2pYYT 2 二、二、参数的估计参数的估计在此给出多元正态分布的参数在此给出多元正态分布的参数 和和 的估的估 V计。计。为简单计,仅考虑为简单计,仅考虑 的情形。的情形。0 V设设 是来自多元正态总是来自多元正态总)(,21pnXXXn 体体 的简单样本,的简单样本,),(VNp 令令 nkkXnX11 nkTkkXXXXS1)(样本均值向量样本均值向量样本离差阵样本离差阵定理定理18.1则则 是是设设 是来自多元正是来自多元正)(,21pnXXXn 态总体态总体 的简单样本,的简单样本,),(VNp 且且 ,0
3、VX 的极大似然估计,的极大似然估计,Sn1是是 的极大似然估计。的极大似然估计。V定理定理18.2则则 是是设设 是来自多元正是来自多元正)(,21pnXXXn 态总体态总体 的简单样本,的简单样本,),(VNp 且且 ,0 VX 的一致最小方差无偏估计,的一致最小方差无偏估计,Sn11 是是 的一致的一致V最小方差无偏估计。最小方差无偏估计。三、三、均值的检验均值的检验(一)(一)协差阵协差阵 已知时,均值已知时,均值 的检验的检验V 设设 是来自多元正态总是来自多元正态总)(,21pnXXXn 体体 的简单样本,的简单样本,),(VNp 其中其中 已知。已知。V考虑假设考虑假设检验问题检
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