2022年如何求解参数的矩估与极大似然估计 2.pdf
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1、如何求解参数的矩估与极大似然估计一、矩估计若统计量作为总体参数(或 g())的估计时,就称为(或 g())的估计量。定义6.1 矩估计量设nXXX,21是总体的样本,的分布函数),:(1kxF依赖于参数k,1,假定 X 的 r 阶矩为),(1krrEX, 1kr(或 r 阶中心矩)相应的样本矩记为),(1nrXXA如下的 k 个议程kraXXAkrnr, 1),(),(11(6.1)的解,称为未知参数k,:1的矩估计。二、最(极)大似然估计设总体的密度函数),(xf是参数或参数向量,nXXX,21是该总体的样本, 对给定的一组观测值nxxx,21,其联合密度是的函数,又称似然函数,记为:nkk
2、nxfxxLL11),(),()(其中为参数集,若存在,),(?1nxx使),()?(LL就称),(?1nxx是的最大似然估计值,而),(?1nXX是的最大似然估计量。注:)对给定的观测值,)(L是的函数,最大似然估计的原理是选择使观测值nxxx,21出现的“概率”达到最大的?作为的估计。)最大似然估计具有不变性,即若?是的最大似然估计,则)(g的最大似然估计为)?(g。但是,矩估计不具有不变性,例如假定是X的矩估计,一般情形下,2的矩估计不是2X。1. 设总体服从指数分布,其概率密度函数为0001)(1xxexfx, (0)试求参数的矩估计和极大似然估计. 名师资料总结 - - -精品资料欢
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