概率论与数理统计-第七章--参数估计ppt课件.ppt
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1、第第7章章 参数估计参数估计总体所服从的分布类型已知总体所服从的分布类型已知/未知未知估计总体中未知的参数估计总体中未知的参数参数参数估计估计抽样抽样 参数估计问题是利用从总体抽样得到的信息参数估计问题是利用从总体抽样得到的信息来估计总体的某些参数来估计总体的某些参数.参数估计参数估计估计废品率估计废品率估计新生儿的体重估计新生儿的体重估计湖中鱼数估计湖中鱼数7.1点估计点估计X1,X2,Xn现从该总体抽样,得到样本现从该总体抽样,得到样本设有一个统计总体,总体的分布函数设有一个统计总体,总体的分布函数向量向量).为为 F(x,),其中,其中 为未知参数为未知参数(可以是可以是从样本出发构造适
2、当的统计量从样本出发构造适当的统计量作为参数作为参数 的估计量,即点估计。的估计量,即点估计。将将 代入估计量,得到代入估计量,得到 的估计值的估计值点估计点估计矩估计矩估计极大似然估计极大似然估计关键问题:如何构造统计量?矩估计矩估计样本样本k阶原点矩阶原点矩总体总体k阶原点矩阶原点矩 矩估计基本思想矩估计基本思想:用样本矩估计总体矩用样本矩估计总体矩.大数定律:大数定律:K.皮尔逊皮尔逊设总体的分布函数中含有设总体的分布函数中含有k个未知参数个未知参数(1)它的前它的前k阶原点矩都是这阶原点矩都是这k个参数的函数个参数的函数,记为:记为:(2)用样本用样本i阶原点矩替换总体阶原点矩替换总体
3、i阶原点矩阶原点矩(3)解方程组,得解方程组,得 i=hi(X1,X2,Xn)(i=1,2,k);则则以以hi(X1,X2,Xn)作作为为i 的的估估计计量量,并并称称hi(X1,X2,Xn)为为i 的的矩矩法法估估计计量量,而称而称hi(x1,x2,xn)为为i 的矩法估计值。的矩法估计值。总体期望、方差的矩估计量分别是样本均值和总体期望、方差的矩估计量分别是样本均值和样本二阶中心矩。样本二阶中心矩。例例1.设总体设总体X的数学期望和方差分别是的数学期望和方差分别是,2,求,求,2的矩估的矩估计计量。量。例例2:已知某产品的不合格率为已知某产品的不合格率为p,有简单随有简单随机样本机样本X1
4、,X2,Xn 求求p的矩估计量。的矩估计量。解:解:E(X)=p.例3:设电话总机在某段时间内接到呼唤的次数服从参数未知的泊松分布,现在收集了如下42个数据:接到呼唤次数 012345出现的频数71012832求未知参数 的矩估计。例例4.XU(a,b),由简单随机样本由简单随机样本X1,X2,Xn求求a,b的矩估计量。的矩估计量。解:解:E(X)=(a+b)/2,D(X)=(b-a)2/12.矩法的优点是简单易行矩法的优点是简单易行,并不需要并不需要事先知道总体是什么分布事先知道总体是什么分布.缺点是,当总体类型已知时,没有缺点是,当总体类型已知时,没有 充分利用分布提供的信息充分利用分布提
5、供的信息.矩法特点分析:矩法特点分析:极大似然估计极大似然估计 例:例:设一箱中装有若干个白色和黑色的球,设一箱中装有若干个白色和黑色的球,已知两种球的数目之比为已知两种球的数目之比为3:1或或1:3,现有放回,现有放回地任取地任取3个球,有两个白球,问:白球所占的个球,有两个白球,问:白球所占的比例比例p是多少?是多少?如果只知道如果只知道0p0的泊松分布,求的泊松分布,求参数参数的极大似然估计量。的极大似然估计量。例例4.设设X1,X2,Xn为取自总体为取自总体XU(a,b)的的样样 本本,求求a,b的极大似然估计量的极大似然估计量.回顾:回顾:设设X1,X2,Xn是取自总体是取自总体X的
6、一个样本的一个样本求求 的矩估计量和极大似然估计量的矩估计量和极大似然估计量.其中其中 0,解:解:(1)矩估计矩估计(2)极大似然估计极大似然估计7.2 点估计量的评价标准点估计量的评价标准 评价一个估计量的好坏,不能仅仅依据一评价一个估计量的好坏,不能仅仅依据一次试验的结果,而必须由多次试验结果来衡量次试验的结果,而必须由多次试验结果来衡量.即确定估计量好坏必须在大量观察的基础上即确定估计量好坏必须在大量观察的基础上从统计的意义来评价。从统计的意义来评价。常用的几条标准是:常用的几条标准是:1无偏性无偏性2有效性有效性3一致性一致性一、一、无偏性无偏性则称则称 为为 的无偏估计的无偏估计.
7、设设是未知参数是未知参数 的估计量,若的估计量,若则称则称 较较 有效有效.都是参数都是参数 的无偏估计量,若有的无偏估计量,若有设设和和二、二、有效性有效性例例1:设:设X1,X2,X3是来自某是来自某总体总体X的样本,且的样本,且E(X)=,讨论讨论的以下估计量的无偏性和一致性。的以下估计量的无偏性和一致性。例例2:设:设X1,X2,Xn是来自某是来自某总体总体X的样本,且的样本,且 ,判断判断 的矩估计量是的矩估计量是否是无偏估计。否是无偏估计。三、三、一致性一致性(相合性相合性)是参数是参数 的估计量,若有的估计量,若有设设则称则称是参数是参数 的一致估计量的一致估计量.切比雪夫大数定
8、律切比雪夫大数定律伯努利大数定律伯努利大数定律7.3置信区间定义:置信区间定义:则称区间则称区间 是是 的置信度为的置信度为 的置的置信区间信区间.分别称为置信下限和置信上限分别称为置信下限和置信上限.满足满足设设 是是 一个待估参数,给定一个待估参数,给定若由样本若由样本X1,X2,Xn确定的两个统计量确定的两个统计量7.41.期望的区间估计期望的区间估计2已知时已知时的置信区间的置信区间2未知时未知时的置信区间的置信区间2.求方差的区间估计求方差的区间估计 已知时已知时2的置信区间的置信区间 未知时未知时2的置信区间的置信区间单正态总体四种类型的区间估计单正态总体四种类型的区间估计已知方差
9、,求期望的区间估计已知方差,求期望的区间估计例例1:随机地从一批服从正态分布:随机地从一批服从正态分布N(,0.022)的零的零件件16个,分别测得其长度为:个,分别测得其长度为:2.14 2.10 2.13 2.15 2.13 2.12 2.13 2.102.15 2.12 2.14 2.10 2.13 2.11 2.14 2.11估计该批零件的平均长度估计该批零件的平均长度,并求,并求的置信区间的置信区间(=0.05)求参数求参数 的置信度为的置信度为 的置信区间的置信区间.设设X1,Xn是取自是取自 的样本,的样本,查正态分布表得查正态分布表得使使例例1:随机地从一批服从正态分布:随机地
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