第章参数估计(第节点估计)综合讲练

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1、概率论与数理统计第6章参数估计1(第1、2节点估计)综合讲练l要览第93页(共93页)概率论与数理统计第6章参数估计1(第1、2节点估计)综合讲练l提示复习数学期望与方差的定义、性质熟记点估计的概念(估计量与估计值)熟记估计量的评选标准l辨析一、点估计概述1、参数估计在实际问题中,当所研究的总体分布类型已知,但分布中含有一个或多个未知参数时,如何根据样本来估计未知参数,这就是参数估计问题.参数估计问题分为点估计问题与区间估计问题两类.所谓点估计就是用某一个函数值作为总体未知参数的估计值;区间估计就是对于未知参数给出

2、一个范围,并且在一定的可靠度下使这个范围包含未知参数.例如,灯泡的寿命是一个总体,根据实际经验知道,服从,但对每一批灯泡而言,参数是未知的,要写出具体的分布函数,就必须确定出参数.此类问题就属于参数估计问题.参数估计问题的一般提法:设有一个统计总体,总体的分布函数为,其中为未知参数(可以是向量).现从该总体中随机地抽样,得一样本再依据该样本对参数作出估计,或估计参数的某已知函数.2、点估计的概念(估计量与估计值)设是取自总体的样本,其观测值为,是总体的未知参数,参数的点估计就是构造一个统计量第93页(共93页)概率

3、论与数理统计第6章参数估计1(第1、2节点估计)综合讲练随机变量去估计未知参数;以其观测值数值来估计的真值.注:估计量是一个随机变量,是样本的函数,即是一个统计量,对不同的样本值,的估计值一般是不同的.二、估计量的评选标准在具体介绍估计量的评价标准之前,需指出: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.因为估计量是样本的函数,是随机变量.故由不同的观测结果,就会求得不同的参数估计值.因此一个好的估计,应在多次重复试验中体现出其优良性.1、无偏性P147定义1估计量是随机变量,对于

4、不同的样本值会得到不同的估计值.一个自然的要求是希望估计值在未知参数真值的附近,不要偏高也不要偏低.由此引入无偏性标准.定义1设为未知参数的估计量,如果则称是的无偏估计量;否则,称是的有偏估计量.如果则称是的渐进无偏估计量.注:无偏性是对估计量的一个常见而重要的要求,第93页(共93页)概率论与数理统计第6章参数估计1(第1、2节点估计)综合讲练其实际意义是指估计量没有系统偏差,只有随机偏差.在科学技术中,称为用估计而产生的系统误差.例如,用样本均值作为总体均值的估计时,虽无法说明一次估计所产生的偏差,但这种偏差随

5、机地在0的周围波动,对同一统计问题大量重要使用不会产生系统偏差.对一般总体而言,我们有定理1(P147)设为取自总体的样本,总体的均值为,方差为.则(1)样本均值是的无偏估计量;(2)样本方差是的无偏估计量;(3)样本二阶中心矩是的有偏估计量.2、有效性P149定义2一个参数常有多个无偏估计量,在这些估计量中,自然应选用对的偏离程度较小的为好,即一个较好的估计量的方差应该较小.由此引入评选估计量的另一标准—有效性.定义2设与为未知参数的两个无偏估计量,如果则称较有效.注:在数理统计中常用到最小方差无偏估计,其定义如

6、下:设为取自总体的一个样本,是未知参数的一个估计量,若满足:(1),即为的无偏估计;(2),是的任一无偏估计.则称为的最小方差无偏估计(也称最佳无偏估计).3、相合性(一致性)P151定义3我们不仅希望一个估计量是无偏的,并且具有较小的方差,还希望当样本容量无限增大时,估计量能在某种意义下任意接近未知参数的真值,由此引入相合性(一致性)的评价标准.定义3设为未知参数的估计量,如果第93页(共93页)概率论与数理统计第6章参数估计1(第1、2节点估计)综合讲练依概率收敛于,即对任意,有即则称为的(弱)相合估计量(一致

7、性估计量).第93页(共93页)概率论与数理统计第6章参数估计1(第1、2节点估计)综合讲练概率论与数理统计第6章参数估计1(第1、2节点估计)估计量的评选标准一、点估计概述1、参数估计2、点估计的概念(估计量与估计值)二、估计量的评选标准1、无偏性2、有效性3、相合性(一致性)一、点估计概述1、参数估计2、点估计的概念(估计量与估计值)设是取自总体的样本,其观测值为,是总体的未知参数,参数的点估计就是构造一个统计量随机变量去估计未知参数;以其观测值数值来估计的真值.第93页(共93页)概率论与数理统计第6章参数估

8、计1(第1、2节点估计)综合讲练二、估计量的评选标准1、无偏性P147定义1设为未知参数的估计量,如果则称是的无偏估计量;否则,称是的有偏估计量.如果则称是的渐进无偏估计量.定理1(P147)设为取自总体的样本,总体的均值为,方差为.则(1)样本均值是的无偏估计量;(2)样本方差是的无偏估计量;(3)样本二阶中心矩是的有偏估计量.2、有效性P149定义2设与

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