概率论与数理统计第7章.ppt
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1、 参数估计是利用从总体抽样得到的信息参数估计是利用从总体抽样得到的信息估计总体的某些参数或参数的某些函数估计总体的某些参数或参数的某些函数.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 估计降雨量估计降雨量仅估仅估计一计一个或个或几个几个参数参数.第第7章章 参数估计参数估计参数估计问题的一般提法参数估计问题的一般提法:依据样本估计参数依据样本估计参数,或估计,或估计 的某个函的某个函数数g().这类问题称为这类问题称为参数估计参数估计.设总体的分布函数为设总体的分布函数为 F(x,),其中其中 为未为未知参数知参数(可以是向量可以是向量).从该总体抽样,得样从
2、该总体抽样,得样本本X1,X2,Xn.参数估计参数估计点估计点估计区间估计区间估计1.65 1.67 1.68 1.78 1.69 例例 估计估计18岁男子的平均身高岁男子的平均身高.从总体选从总体选取容量为取容量为5的样本的样本:估计估计 为为1.68,这是这是点估计点估计.估计估计 在区间在区间1.57,1.84内,这是内,这是区间估计区间估计.一、点估计概念及讨论的问题一、点估计概念及讨论的问题例例1 已知某地区新生婴儿的体重已知某地区新生婴儿的体重X 随机抽查随机抽查100个婴儿得个婴儿得100个体重数据个体重数据.问题:问题:1.1.如何估计未知参数呢如何估计未知参数呢?1.点估计点
3、估计2.如何评价估计结果的优劣?如何评价估计结果的优劣?3.证明某特定估计量在某标准下最优。证明某特定估计量在某标准下最优。为估计为估计,需要构造适当的样本的函数需要构造适当的样本的函数T(X1,X2,Xn),每当有了样本,就代入该每当有了样本,就代入该函数中算出一个值,用来作为函数中算出一个值,用来作为 的估计值的估计值.把样本值代入把样本值代入T(X1,X2,Xn)中,得到中,得到 的一个点估计值的一个点估计值.T(X1,X2,Xn)称为参数称为参数 的点估计量,的点估计量,注意,被注意,被估参数估参数 是是未知常数未知常数估计量估计量 T(X1,X2,Xn)是随机变量是随机变量由大数定律
4、由大数定律,用样本平均值估计总体期望用样本平均值估计总体期望.用样本方差用样本方差S S2 2估计总体方差估计总体方差 .二二.数字特征法:数字特征法:三三.矩估计矩估计总体总体k阶原点矩为阶原点矩为用样本矩去估计相应的总体矩用样本矩去估计相应的总体矩.样本样本k阶原点矩为阶原点矩为总体总体k阶中心矩为阶中心矩为样本样本k阶中心矩为阶中心矩为 设总体分布函数中含设总体分布函数中含k个未知参数个未知参数 1,2,k,则它的前则它的前k阶矩:阶矩:1,2,k 一般一般都是这都是这k个参数的函数个参数的函数,记为:记为:i=gi(1,2,k)i=1,2,k解出:解出:=hj(1,2,k)j=1,2,
5、kj=1,2,k用用 Ai,Bj代替上式中代替上式中 i,vj 得得 j 的矩估计量的矩估计量:j=hj(A1,A2,Ak)解解:由矩法由矩法:样本矩样本矩总体矩总体矩从中解得从中解得即为即为 的矩估计的矩估计.数学期望数学期望是一阶是一阶原点矩原点矩 例例2 设总体设总体X的概率密度为的概率密度为是未知参数是未知参数,其中其中X1,X2,Xn是取自是取自X的样本的样本,求参数求参数 的矩估计的矩估计.解解:由密度函数知由密度函数知 例例3 设设X1,X2,Xn是取自总体是取自总体X的一个样本的一个样本其中其中 0,是未知参数是未知参数求求:,的矩估计的矩估计.服从具有均值为服从具有均值为 的
6、指数分布的指数分布故故 E(X )=D(X)=2即即 E(X)=+D(X)=2令令用样本矩估用样本矩估计总体矩计总体矩解得解得:矩估计矩估计优点优点:简单易行简单易行,不需要知道总体的分布不需要知道总体的分布.缺缺点点:当当总总体体分分布布已已知知时时,无无充充分分利利用分布提供的信息用分布提供的信息.矩估计量不唯一矩估计量不唯一.其原因在于建立矩法方程时,选取那些其原因在于建立矩法方程时,选取那些总体矩用相应样本矩代替有一定的随意性总体矩用相应样本矩代替有一定的随意性.四四.极大似然法极大似然法 在在总总体体分分布布类类型型已已知知条条件件下下使使用用的的一一种种参数估计方法参数估计方法.首
7、先由德国数学家首先由德国数学家高斯高斯在在1821年提出。年提出。英国统计学家英国统计学家费歇费歇1922年重新发现此年重新发现此方法,并首先研究了此方法的一些性质方法,并首先研究了此方法的一些性质.例:某位同学与一位猎人一起外出打猎例:某位同学与一位猎人一起外出打猎.一只一只野兔从前方窜过野兔从前方窜过.一声枪响,野兔应声倒下一声枪响,野兔应声倒下.推测:推测:是谁打中的呢?是谁打中的呢?例例4 设设XB(1,p),p未知未知.但知道但知道p只有两只有两种可能种可能:p=0.7 或或 p=0.3.如今重复试验如今重复试验3次次,问问:应如何估计应如何估计p?得结果得结果:0,0,0因为因为3
8、次试验中出现次试验中出现“1”的次数的次数k=0,1,2,3 就不同就不同p计算结果列表如下:计算结果列表如下:p值值 P(Y=0)P(Y=1)P(Y=2)P(Y=3)0.70.027 0.189 0.441 0.343 0.30.343 0.441 0.189 0.027应如何估计应如何估计p?若:只知若:只知0p0,解:似然函数为解:似然函数为(0 xi0,求:求:、的极大似然估计的极大似然估计.、未知未知对数似然函数对数似然函数=0 (2)由由(1)得得=0 (1)对对、分别求偏导并令其为分别求偏导并令其为0,无法确定无法确定、用极大似用极大似然原则求然原则求对对故使故使L(、)达到最大
9、的达到最大的 即即 的的MLE,取其它值时,取其它值时,且是且是 的增函数的增函数于是于是为为 、的的MLE.可证明极大似然估计具有下述性质:可证明极大似然估计具有下述性质:设设 的函数的函数g=g()是是 上的实值函数上的实值函数,且有唯一反函数且有唯一反函数.如果如果 是是 的的MLE,则则g()也是也是g()的极大似然估计的极大似然估计.例例8 一罐中装有白球和黑球,有放回地抽一罐中装有白球和黑球,有放回地抽取一个容量为取一个容量为n的样本,其中有的样本,其中有 k 个白球,求个白球,求罐中黑球与白球之比罐中黑球与白球之比 R 的极大似然估计的极大似然估计.解解:设设X1,X2,Xn为所
10、取样本,为所取样本,则则X1,X2,Xn是取自是取自B(1,p)的样本,的样本,p是每次是每次抽取时取到白球的概率,抽取时取到白球的概率,p未知未知.先求先求p的的MLE:p的的MLE为为由例由例4已知:已知:由极大似然估计的性质得由极大似然估计的性质得的的MLE是是第二次捕出的有记号的鱼数第二次捕出的有记号的鱼数X是是r.v,X具有具有超几何分布:超几何分布:为了估计湖中的鱼数为了估计湖中的鱼数N,第一次捕上第一次捕上r条鱼,条鱼,做上记号后放回做上记号后放回.隔一段时间后隔一段时间后,再捕出再捕出S条鱼条鱼,结果发现这结果发现这S条鱼中有条鱼中有k条标有记号条标有记号.根据这个信息,如何估
11、计湖中的鱼数呢?根据这个信息,如何估计湖中的鱼数呢?最后,我们用极大似然法估计湖中的鱼数最后,我们用极大似然法估计湖中的鱼数 求求N的极大似然估计的极大似然估计.因为用对因为用对N求导方法相求导方法相当困难当困难,考虑比值考虑比值:当当N为小于为小于rS/k的最大的最大整数时整数时,达到最大值达到最大值.故故N的极大似然的极大似然估计为估计为:(3)怎样判定两个估计量哪个量怎样判定两个估计量哪个量“好好”?(2)“好的好的”估计量应具有什么特性?估计量应具有什么特性?(1).同一未知参数不同的估计方法所得同一未知参数不同的估计方法所得 估计量不同估计量不同,哪一个估计量好呢?,哪一个估计量好呢
12、?1、估计量的优良性准则、估计量的优良性准则 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.2 估计量的优劣标准估计量的优劣标准问题:问题: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1无偏性无偏性设设(X1,X2,Xn)是未知参数是未知参数 的估计量,的估计量,则称则称 为为 的的无偏估计无偏估计.无偏性的实际意义是指没有系统性的偏差无偏性的实际意义是指没有系统性的偏差.由习题由习题4.21题知:题知:X是总体期望的无偏估计。是总体期望的无偏估计
13、。S2是总体方差的无偏估计。是总体方差的无偏估计。2有效性有效性D(1)D(2)则称则称 较较 2 有效有效.都是参数都是参数 的无偏估计量,若的无偏估计量,若设设 1=1(X1,X2,Xn)和和 2=2(X1,X2,Xn)1 是总体期望的无偏估计,是总体期望的无偏估计,n 越越 大越有效。大越有效。最小方差无偏估计最小方差无偏估计.(也称最佳无偏估计)(也称最佳无偏估计)若若 满足:满足:(1)E()=,即即 为为 的无偏估计;的无偏估计;(2)D()D(*),*是是 的任一无偏估计的任一无偏估计.则称则称 为为 的最小方差无偏估计的最小方差无偏估计.设设X1,X2,Xn是取自总体是取自总体
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- 关 键 词:
- 概率论 数理统计
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