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文檔簡介
若X1Xn是來自總體X的樣本,則意味著X1Xn是相互獨(dú)立的,都服從與總體X同樣的分布設(shè)總體Xf(x,則X1Xnnf(x1,,xn) f(xiiXP{Xx}px,則X1,,XnP{X1=x1,,Xn=xn
i
p(xi
iX=1Xini
S
n-
(X -Xi
=n-
[Xiii
Xk樣本k
k=
i=1樣本k
nnin
(X-X k=i結(jié)論:X1,Xn為來自總體XiEX=m,DX=s2s則EX=m,DX ,ESn
nX nX i
n =Ei =i=1 = nDXXi
DX=Di
i n2 1 n n-X = (n-Xni
-X)]
n-
E[ iii
-nX2= n-1ini
EX2-nEX2=
(DX +(EX)2)-n(DX+(EX)2n-
i (s2+m2)- 2+m 1=n-
i (ns2+nm2-s2-nm2)=s求 (EX2令A(yù)= (A=EX2 3)解上面方程()?=?(X,, (q?=?(X,, 構(gòu)造似然函數(shù)L(qL(q)
i
Pxi離散型
L(q)
i
fxi連續(xù)型
dlnL=解似然方程得q的極大似然估計量設(shè)q的函數(shù)uu(q),q?Q具有單值反函數(shù),是的極大似然估計則?u(q?)是q的極大似然估計
nkknA1 mnkknk
的無偏估計量 i
n
fi k=
Xii
是 = 的一致估計量c2分布設(shè)X1Xn獨(dú)立,都服從N(0,1)分布c =X2++X2~c2 10X~c2(m),Y~c2(n),X,Y獨(dú)立,則有X+Y~c2(m+20X~c2(n),EX
DX=a >c2(n)}=at分布X~N(0,1),Y~c2(n),X,Y獨(dú)立,則稱 t=Xn
P{t>ta(n)}=F分布 若X~c2(n),Y~c2(n X,Y
則稱 F=X/Y/n2
~
P{F>Fa(n1,n2)}=2設(shè)X1Xn是總體N(m,s2
的樣本,X2分別是樣本均值與樣本方差,則有2sX
2n2(n-1)S
(Xi-s
i =s=
~c2(n-X與S2獨(dú)立n(Xii=1n
-m)2/s
X-nSn
~t(n-
X-ms/
~Nnn
(X-Y)-(m-m ~t(n + - n1+n2-(n-1)S2+ +11s 1+ s(X-Y)-(s 1+ s
(X
-
)2/s1n1
i
~F(n1,n2 / jj
( -X)2/sS2/s
-
1
i S2/s
2
n-1(Y -Y 1j~F(n1-1,n2-
m
X-ms/ X-
N,n-
X–z aX– n-1)as2
S i i
i-m)2
-m22Xi-
c2
i
i mm
sin1X-X
n
c2a2aniX-Xni
c Xi-s s
i ac2n-a2
i n-2 1-2均已知X-Y-m-m N,( X- +a s s1+ 但未知X-Y-m-m 1+ m+n-X-Ytm+n- 1+ 212其中S212
m-S
+n-1S m+n-
m -mm i m
F,
F,n) 均已知
2ni nmY-m2/s
jm
Y2 j
nX
-m1sF2sFn 1-n
,
)
Y-m2s2s2
j
s均未知 s1S2S22
F(m-1,n-
Fam-1,n-1)S22S2 S S2F1m-1,n-1)S22§4§4 設(shè)X1,X2,X3是總體N(2,9)的樣本求(1)P{X3};(2)P{
X-
>1};(3)P{S
P{max(X1,X2,X3)>4};(5)P{min(X1,X2,X3)<解(1)X~N(2,3)33P{X3}1-F32)1-F(133 =1-0.7190=33
X-
>1}=1-
X-
£33=1-P{-33
£X-2£1§4§43=1-P{-3
£X-2
1}=1-[F(1)-F(-133333=2-2F(1)=2·[1-F(0.58)]3333329 由于(329
~
,故(29P{S 29
> ?§4§4(4)P{max(X1,X2,X3)>=1-P{max(X1,X2,X3)£=1-P{X1£4,X2£4,X3£=1-P{X1£4}P{X2£4}P{X3£=1-[F(4-3=1-=
X1~N(2,9)§4§4(5)P{min(X1,X2,X3)<=1-P{min(X1,X2,X3)?=1-P{X1?0,X2?0,X3?=1-P{X1?0}P{X2?0}P{X3?=1-[1-F(0-2)]33=1-[1-1+F=1-=
X1
~N(2,9)§4§4 設(shè)X1,X2,,X10與Y1,Y2,Y15分別是正態(tài)總體N(20,3)的兩個獨(dú)立樣本,P{X- >解XY~N(0
3),XY~ P{X-
>0.1}=1-
X-
£=1-
X-
£0.1
=1-P{-0.14
X-
=例3X~t(n),X2~F(1由于X~
所以X= Zn其中Y~N(0,1),Z~c2(n),YZ獨(dú)立Zn則Y2~c2F分布的定義知YZnX2= Zn
~F(1,§2§2設(shè)總體X~U[ab],ab未知X1Xn是一個樣求:ab的矩估計量解
=EX
a+b 2 = 2
+(EX)2=(b-a)+(a+令a+ =
2(b-
+(a+4
=
即ab2A112(A-A212(A-A221例5設(shè)總體X的密度函數(shù)為f
xa
0<x<其它其中a0為未知參數(shù),試求參數(shù)a的矩估計解
a+EX=xfx=0
a+xa
a+ X=a+a+由此得a的矩估計量為a?2X11-例6設(shè)X~B(1,pX1,Xn是來自X的一個樣本設(shè)x1,xn是一個樣本值。X的分布律為P{X=x}=px(1-p)1-xnn
x=nnL(p) pxi(1-p)1-n
n-i
=pi
i lnLp(xilnp(nxiln(1i i lnL(p)=(xi)lnp+(n-xi)ln(1-i
i dlnLp)0,
i p
n-- i ni-ni
=解得p的極大似然估計值p的極大似然估計量為
?
ni=1?
Xi=n1nin1n 例7設(shè)X~N(m
2);m
2為未知參數(shù),x,,是來自X的一個樣本值求m,s2的極大似然估計量解X的概率密度為f(x;m,s2)
(x-m)2 nL(m,s)n
i
(xi
-m)- 1=(2ps2)21
(xi-m ln
(x-m)2=-
ln(s2
in1n1lnL=-nln(2p)-nln(s2)2i s2i
(xi
?lnL=
1(x-m)=0令 ?ln
si =
(xi
-m)2=
i1 11 nn解得:mnn
i
xi=x
(xi-x)故m,s2的極大似然估計量為 ii?= = ?2=1(X-X)2iini ni例8設(shè)X~U[ab];ab未知,x1,xn是一個樣本值求:a,b的極大似然估計 X的概率密度為:fx;ab)baa£x£
其它,
a< =,,=,
=
?ln,=-
= b-
b-將x1,xn按從小到大順序排列成 £x(2) ££x(n) ,a£ ££ £b;則L(ab)
(b-a)
(
其它對于滿足a£x(1)££x(n)£b的任意a有)L(a,b) )((b-a)n ( -(
即:L(ab)在ax(1bx(n)取最大值x(n)x(1故a,b的極大似然估計值為?=x(1)=minxi ?=故ab的極大似然估計量為?=minXi ?=maxXi
=maxxi 設(shè)X~N(m,s2),m,s2未知,求使P{X>A}=的點(diǎn)A的極大似然估計量解:PXA1-FAm查表有
=
所以Am1.645s由前面知m和s2的極大似然估計量分別為?
?2
1=(X -X1nin1(n1(ni-Xi??+ §§3例10設(shè)總體X服從區(qū)間q上的均勻分布,其中q0為未知參數(shù),X1,Xn是從該總體中抽取的一個樣本求q的矩估計和極大似然估計,并驗證是否是無偏估計.EXq,Xq得q的矩估計量為q?2 2
q=q由于=E2X=2E
)=2EX=因此?2X是未知參數(shù)q的無偏估計q的極大似然估計量為L i=maxX§§3 maxX的分布函數(shù)為
x< xn-
F(x)=qq
n,0£x<q,
=x q
x?q. = qn n+1=n+1L?不是q的無偏估計量L§§3例11設(shè)總體X~N,s2其中m已知,而s >為未知參數(shù),X1Xn是從該總體中抽取的一個樣本i則由§2例3i
參數(shù)s
的極大似然估計為?2
=1X-m
ni2 =
=1
Xi=1n2n
-m)2
ni
X
-m)=·ns
=Xm是總體方差,?
=1
s2的無偏估計ni§§3例12設(shè)總體X存在二階矩,并設(shè)EX= DX=sX1,Xn是總體X的一個樣本,又設(shè)nai i1,2, ai1i試證
naiXii=1n
m的無偏估計n(2)m的所有形如上述的aiXii
估計中,X方差最小.證明)由于iX iX
n=aiXin
§§3naim=ni n
i
iaiXim的無偏估計. aa
i
aX i
iii
DXi
ii iii
+s21-a i i i
§§3i i
)=s2a
+s21-aiii
i
k=1,,n- -k
2
i
=
k=1,,n-ak=an k=1,,n-1ak=n k=1,,
即aiXiX的方差最小nin§4§4則X1Xn是總體X~N(m,s的樣本2 2
( -X)2
/s2E(Xi-X) i=(n-1)s
.i.
i ( -X (n 2
2同理D(Xi-X)=sD(Xi-X /si
i §4§4 2 E(
-m)=s2E(X
-m)2/s2=ns n
i ((Xii=1
-m)2/s ~c2D
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