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文檔簡介
第六章參數(shù)估計
§6.1點估計的幾種方法§6.2點估計的評價標準§6.3最小方差無偏估計§6.4貝葉斯估計§6.5區(qū)間估計
參數(shù)
所有可能取值組成的集合稱為參數(shù)空間
參數(shù)估計有兩種:點估計、區(qū)間估計參數(shù)的種類:(1)分布中所含的未知參數(shù)
(2)分布中所含的未知參數(shù)
的函數(shù)(3)分布的各種數(shù)字特征第六章參數(shù)估計
設x1,x2,…,xn
是來自總體X的一個樣本,用統(tǒng)計量稱為
的點估計(量),1.如何給出估計?2.如何對不同的估計進行評價?§6.1點估計的幾種方法
定義(點估計)簡稱估計。估計方法的問題估計好壞的判斷標準兩個問題:的值作為
的估計值,§6.1
點估計的幾種方法
常用的點估計方法:1.矩估計法2.極大似然法3.
貝葉斯方法一、矩法估計
用樣本矩替換總體矩英國統(tǒng)計學家K.皮爾遜§6.1
點估計的幾種方法
用樣本矩的函數(shù)替換相應的總體矩的函數(shù)1.
基本思想:替換原理用樣本均值估計總體均值E(X),用樣本方差估計總體方差Var(X),用樣本的p分位數(shù)估計總體的p分位數(shù),用樣本中位數(shù)估計總體中位數(shù)…思考:原理?用樣本矩及其函數(shù)去替換相應的總體矩及其函數(shù)1.
基本思想:一、矩法估計
§6.1
點估計的幾種方法
替換原理例1
對某型號的20輛汽車記錄其每加侖汽油的行駛里程(km),觀測數(shù)據(jù)如下:
29.827.628.327.930.128.729.9
28.027.928.728.427.229.528.5
28.030.029.129.829.626.9
計算
總體均值、方差和中位數(shù)的估計分別為:2.總體分布已知時,未知參數(shù)的矩法估計
設總體的概率函數(shù)P(x;
1,
…,
k)
,
x1,x2
,
…,xn
是樣本,
一、矩法估計
總體的k階原點矩
k
存在,樣本的j階原點矩:(分布類型已知)若
1,
…,
k
能夠表示成
1,
…,
k的函數(shù)
j=
j(
1,
…,
k)則
j的矩法估計:解:
令例2
x1,x2,
…,xn是來自均勻分布U(a,b)
的樣本,
a與b均是未知參數(shù),求a與b的矩估計.a,b的矩估計:解:例3總體X的概率密度:x1,x2,
…,xn是總體的樣本,是未知參數(shù),求的矩估計.例4
設總體X~E(
),x1,x2,
…,xn是總體的一個樣本,
求參數(shù)
的矩估計.解:
令
的矩法估計:
另外,
令
的矩法估計:EX
=1/
=1/
Var(X)=1/
2=1/
2總體的分布類型已知德國數(shù)學家高斯(Gauss)1821年提出。英國統(tǒng)計學家費希爾(Fisher)
1922年再次提出該方法,并證明了方法的一些性質(zhì),給出了參數(shù)極大似然估計一般方法——極大似然估計原理。二、極(最)大似然估計§6.1
點估計的幾種方法
二、極(最)大似然估計1.
定義(似然函數(shù))
設總體X的概率函數(shù)為P(x;
),
x1,x2
,…,xn
是來自總體的一個樣本,樣本的聯(lián)合概率函數(shù):
是參數(shù)空間關于
的函數(shù)L(
)稱為樣本的似然函數(shù)
如果統(tǒng)計量似然函數(shù):二、極(最)大似然估計滿足則稱簡記為MLE是
的極(最)大似然估計,(MaximumLikelihoodEstimate)2.求極大似然估計(MLE)的一般步驟(1)求樣本的似然函數(shù)L(
)
連續(xù)型:聯(lián)合概率密度
離散型:聯(lián)合概率分布(2)求
L(
)的最大值點
求ln
L(
)的最大值點二、極(最)大似然估計例5
設總體X~B(1,p)
,X1,
X2
,…,Xn
是來自總體的一個樣本,試求參數(shù)p的極大似然估計。解:
似然函數(shù):對數(shù)似然函數(shù):令p
的極大似然估計:例5
設總體X~B(1,p)
,X1,
X2
,…,Xn
是來自總體的一個樣本,試求參數(shù)p的極大似然估計。解:
對數(shù)似然函數(shù):例6
x1,x2
,
…,xn是正態(tài)總體N(,2)的一個樣本,試求
,2的極大似然估計。解:似然函數(shù):對數(shù)似然函數(shù):似然方程組:例6
x1,x2
,
…,xn是正態(tài)總體N(,2)的一個樣本,試求
,2的極大似然估計。解:對數(shù)似然函數(shù):
,2的極大似然估計:例6
x1,x2
,
…,xn是正態(tài)總體N(,2)的一個樣本,試求
,2的極大似然估計。解:
似然方程組例7
設x1,x2
,
…,xn
是來自均勻總體U(0,
)的樣本,試求
的極大似然估計。解:似然函數(shù)要使L(
)達到最大,
1)1/
n盡可能大
2)示性函數(shù)值為1
的極大似然估計:
盡可能小
3.
極大似然估計的不變性如果是
的極大似然估計,則對
的任一函數(shù)g(
),其極大似然估計為
.二、極(最)大似然估計例8
設x1,x2,
…,xn是來自正態(tài)總體N(
,
2)的樣本,則
和
2的極大似然估計:1)標準差
的MLE:2)概率的MLE:3)總體0.90分位數(shù)的MLE:x0.90=
+
u0.90u0.90為N(0,1)的0.90分位數(shù)§6.2
點估計的評價標準
一、相合性二、無偏性三、有效性四、均方誤差
定義
設
∈Θ為某總體分布中的未知參數(shù),
是
的一個估計量,
若對任何一個ε>0,有
則稱一、相合性(一致性)n
是樣本容量,為
參數(shù)的相合估計。把估計量看作一個隨機變量序列,相合性就是依概率收斂于
,證明估計的相合性可應用依概率收斂的性質(zhì)及各種大數(shù)定律。注意:一、相合性(一致性)例1
x1,x2
,
…,xn是正態(tài)總體N(,2)的一個樣本,則
(1)是
的相合估計;
(2)s*2是
2的相合估計;
(3)s2是
2的相合估計;解:
Exi=
,i=1,2,…,且x1,x2
,
…,xn相互獨立辛欽大數(shù)定律一、相合性(一致性)設若
則是
的相合估計。一、相合性(一致性)是
的一個估計量,定理1例2
設x1,x2
,
…,xn
是來自均勻總體U(0,
)的樣本,證明:
的極大似然估計x(n)是
的相合估計。第k個次序統(tǒng)計量x(k)的密度函數(shù)為證明:分析:均勻分布:x(n)的密度函數(shù):p(y)=nyn-1/
n,
0<y<
0<y<
例2
設x1,x2
,
…,xn
是來自均勻總體U(0,
)的樣本,證明:
的極大似然估計x(n)是
的相合估計。證明:x(n)的密度函數(shù)為
p(y)=nyn-1/
n,0<y<
定理2
若分別是
1,
…,
k的相合估計,
=g(
1
,
…,
k)是
1,
…,
k的連續(xù)函數(shù),則是
的相合估計。一、相合性(一致性)二、無偏性
設
的參數(shù)空間為Θ,若對任意的
∈Θ,有定義則稱是
的無偏估計,否則稱為有偏估計。是
的一個估計,定理
設總體X具有二階矩,即E(X)=
,Var(X)=
2
,
x1,x2,…,xn
為從總體的一個樣本,則和s2
分別是樣本均值和樣本方差,3)E(s2)=
2復習結論說明:樣本均值是總體均值
的無偏估計樣本方差
s
2
是總體方差
2的無偏估計例3
樣本方差s*2
不是總體方差
2的無偏估計.當樣本量n
,
E(s*2)
稱s*2為
2的漸近無偏估計。
2例4
證明:樣本標準差s不是總體標準差
的無偏估計.E(s2
)=
2證明:
=Var(s)+(Es)2Var(s)>0
(Es)2
=
2-Var(s)
E(s)<
故s
不是
的無偏估計<
2
三、有效性
設是
的兩個無偏估計,如果對任意的
∈Θ,
有且至少有一個
∈Θ使得上述不等號嚴格成立,則稱比有效。定義例5
設x1,x2
,
…,xn
是取自某總體的樣本,總體均值為
,總體方差為
2,都是
的無偏估計,當n>1,比有效。說明:用全部數(shù)據(jù)的平均估計總體均值比只使用部分數(shù)據(jù)更有效。例6
均勻總體U(0,
)中
的極大似然估計是x(n),x(n)
是
的漸近無偏估計
修正:無偏估計
的矩估計:例6
均勻總體U(0,
)中
的極大似然估計是x(n)
當n>1
時,比有效。無偏估計無偏估計:哪個有效?四、均方誤差
設是
的一個點估計,
該點估計與參數(shù)真值
的
稱為該點估計的均方誤差,
簡記為MSE
定義距離平方的期望(MeanSquaredError),證明:四、均方誤差
(1)若是
的無偏估計,
說明:用方差考察無偏估計有效性是合理的。
(2)當不是
的無偏估計時,考察均方誤差四、均方誤差注意:在均方誤差的含義下,有些有偏估計優(yōu)于無偏估計。例7
均勻總體U(0,
),由
的極大似然估計x(n)得到1)無偏估計:2)考慮有偏估計:均方誤差的標準下,有偏估計優(yōu)于無偏估計作業(yè):
P312—2,4(1)P322—1,9§6.5區(qū)間估計
一、區(qū)間估計的概念二、樞軸量法三、單個正態(tài)總體下參數(shù)的置信區(qū)間四、兩個正態(tài)總體下參數(shù)的置信區(qū)間五、比例p
的置信區(qū)間一、區(qū)間估計的概念
設
是總體的一個參數(shù),參數(shù)空間為Θ,
x1,x2
,
…,xn是來自該總體的樣本,對給定的
(0<
<1),若統(tǒng)計量對任意的
∈Θ,則稱隨機區(qū)間
的置信區(qū)間,定義1為
的置信水平為1-
簡稱
的1-
置信區(qū)間.一、區(qū)間估計的概念
稱為
的置信水平為1-
的置信區(qū)間,簡稱
的1-
置信區(qū)間.—稱為
的(雙側)置信下限—稱為
的(雙側)置信上限置信水平1-
:在大量使用該置信區(qū)間時,至少有100(1-
)%的區(qū)間含有
。例1
設x1,x2
,
…,x10是來自N(,
2)的樣本,則
的置信水平為1-
的置信區(qū)間為
,
s分別為樣本均值和樣本標準差取
=0.1
,查表t0.95(9)=
1.8331
假設總體N(15,22),容量為10樣本:14.8513.0113.5014.9316.97
13.8017.9513.3716.2912.38由樣本算得
的區(qū)間估計:該區(qū)間包含
的真值15。現(xiàn)重復抽樣100次,可以得到100個樣本,就得到100個區(qū)間,將這100個區(qū)間畫在圖上。例1
=0.10
,
的置信水平為0.90的置信區(qū)間100個區(qū)間中有91個包含參數(shù)真值15可以得到100個置信區(qū)間。例1取
=0.50,
的置信水平為1-=
0.50的置信區(qū)間為:=
t0.75(9)=0.7027100個區(qū)間中有50個包含參數(shù)真值15
的置信水平為0.50的置信區(qū)間對給定的
(0<
<1),對任意的
∈Θ,稱為
的1-
同等置信區(qū)間
定義2定義1
—的置信水平為1-
的置信區(qū)間簡稱
的1-
置信區(qū)間若對給定的
(0<
<1)和任意的
∈Θ,定義3則稱置信下限。若等號對一切
∈Θ成立,則稱為
的置信水平為1-
的(單側)為
的1-
同等置信下限。置信上限同等置信上限二、樞軸量法
1.
構造樣本和
的函數(shù)
使得G的分布已知,
具有這種性質(zhì)的G稱為樞軸量2.選擇兩個常數(shù)c、d,使對給定的
(0<
<1),
3.將c≤G
≤d
等價變形,
則是
的1-
同等置信區(qū)間構造未知參數(shù)
的置信區(qū)間
G=G(x1,…,xn;
)
且不依賴于未知參數(shù)P(
c≤
G≤d
)=1-
二、樞軸量法
1.構造一個樣本和
的函數(shù)
2.選擇兩個常數(shù)c、d,3.等價變形:
則是
的1-
同等置信區(qū)間構造未知參數(shù)
的置信區(qū)間G=G(x1,…,xn;
)P(
c≤
G≤d
)=1-
注意:
2)實際中常選擇c與d,使得兩個尾部概率各為
/2
P(G
<c
)
=P(G
>
d
)
=
/2等尾置信區(qū)間1)c
與d不唯一,選平均長度最短的c與d三、單個正態(tài)總體下參數(shù)的置信區(qū)間
1.
的置信區(qū)間(
已知)樞軸量
選擇c
、d,滿足P(c
≤G≤d
)=
1-
總體:N(,
2);樣本:x1,x2
,
…,xn1.
的置信區(qū)間(
已知)樞軸量:
的1-
同等置信區(qū)間:三、單個正態(tài)總體下參數(shù)的置信區(qū)間
對稱區(qū)間:中心:,半徑:例3已知天平秤量結果為正態(tài)分布,其標準差為0.1克。用天平秤某物體的重量9次,得平均值為(克),試求該物體重量的置信水平1-=0.95置信區(qū)間。u0.975=1.96
1-
=0.95,=[15.3347,15.4653]該物體重量
的0.95置信區(qū)間:
=0.05,解:
=0.1樞軸量:解:
=1已知,例4
設總體為正態(tài)分布N(
,1),為得到
的置信水平為0.95的置信區(qū)間長度不超過1.2,樣本容量應為多大?區(qū)間長度:n
1-
=0.95,u1-
/2=
u0.975=1.96
n
(1/0.6)2
1.962(2u1-
/2
/1.2)2=
10.67n11
的置信區(qū)間:2.
的置信區(qū)間(
2未知)三、單個正態(tài)總體下參數(shù)的置信區(qū)間
樞軸量:
的1-
同等置信區(qū)間:例5
假設輪胎的壽命服從正態(tài)分布N(
,
2)。為估計某種輪胎的平均壽命,現(xiàn)隨機地抽12只輪胎試用,測得它們的壽命(單位:萬公里)如下:4.684.854.324.854.615.025.204.604.584.724.384.70
求平均壽命的置信水平1-=0.95置信區(qū)間。解:
未知,=4.7092,s2
=0.0615,
=0.05,平均壽命的0.95置信區(qū)間:t0.975(11)=2.201
樞軸量:在實際問題中,由于輪胎的壽命越長越好,可以只求平均壽命的置信下限,構造單邊的置信下限。n=12,=4.7092,s2
=0.0615,
=0.05,t0.95(11)=
1.7959
的0.95置信下限:=4.5806(萬公里)
由于
的1-
置信下限為:3.
2的置信區(qū)間(
未知)
2的1-
同等置信區(qū)間:三、單個正態(tài)總體下參數(shù)的置信區(qū)間
樞軸量:例6
某廠生產(chǎn)的零件重量服從正態(tài)分布N(,
2),
現(xiàn)從生產(chǎn)的零件中抽取9個,測得重量為(單位:克)
45.345.445.145.345.545.745.445.345.6
試求總體標準差
的0.95置信區(qū)間。解:
未知,
2的1-
置信區(qū)間:
s2
=0.0325
20.025(8)
=2.1797
20.975(8)=17.5345
的0.95置信區(qū)間:
[0.1218,0.3454]樞軸量:被估參數(shù)條件樞軸量及其分布置信區(qū)間
2已知
2未知
2
未知單個正態(tài)總體均值和方差的置信區(qū)間四、兩個正態(tài)總體下參數(shù)的置信區(qū)間
x1
,…,xm
是來自N(
1,12)的樣本,y1
,…,yn
是來自N(
2,22)的樣本,兩個樣本相互獨立樣本均值:樣本方差:問題:討論均值差和方差比的置信區(qū)間1)
1-
2的置信區(qū)間2)
12/
22的置信區(qū)間1.
1-
2的置信區(qū)間1)
12與
22
已知x1
,…,xm
來自N(
1,12)y1
,…,yn
來自N(
2,22)樞軸量:
1-
2
的1-
置信區(qū)間:1.
1-
2的置信區(qū)間2)
12
與
22
未知,但
12=
22=
2x1
,…,xm
來自N(
1,
2)y1
,…,yn
來自N(
2,
2)獨立1.
1-
2的置信區(qū)間2)
12
與
22未知,
12=
22=
2獨立1.
1-
2的置信區(qū)間2)
12
與
22未知,
12=
22=
2樞軸量:1.
1-
2的置信區(qū)間2)
12
與
22未知,
12=
22=
2樞軸量:
1-
2
的1-
置信區(qū)間:3)
12,
22未知,但
22/
12=
已知1.
1-
2的置信區(qū)間3)
12,
22未知,但
22/
12=
已知獨立1.
1-
2的置信區(qū)間3)
12,
22未知,但
22/
12=
已知1.
1-
2的置信區(qū)間樞軸量:
1-
2的1-
置信區(qū)間3)
12,
22未知,但
22/
12=
已知1.
1-
2的置信區(qū)間4)當m和n都很大,近似置信區(qū)間
樞軸量:
1.
1-
2的置信區(qū)間4)當m和n都很大,近似置信區(qū)間
樞軸量:
1-
2的1-
置信區(qū)間:1.
1-
2的置信區(qū)間5)一般情況下,近似置信區(qū)間樞軸量:
其中:
1.
1-
2的置信區(qū)間(m
、n
不很大)
1-
2的1-
置信區(qū)間:例9
為比較兩個小麥品種的產(chǎn)量,選擇18塊條件相似的試驗田,采用相同的耕作方法作試驗,播種甲品種的8塊試驗田的畝產(chǎn)量和播種乙品種的10塊試驗田的畝產(chǎn)量(單位:千克/畝)分別為:
甲品種
628583510554612523530615
乙品種
535433398470567480498560
503426
假定畝產(chǎn)量均服從正態(tài)分布,
問題:求這兩個品種平均畝產(chǎn)量差的置信區(qū)間。(
=0.05)解:用x1
,…,x8表示甲品種的畝產(chǎn)量,
y1
,…,y10表示乙品種的畝產(chǎn)量,由樣本數(shù)據(jù),n=10=487.0000
sy2=3256.2222
m=8=569.3750
sx2
=2140.5536下面分兩種情況討論:
例9
為比較兩個小麥品種的產(chǎn)量,選擇18塊條件相似的試驗田,采用相同的耕作方法作試驗,播種甲品種的8塊試驗田的畝產(chǎn)量和播種乙品種的10塊試驗田的畝產(chǎn)量(單位:千克/畝)分別為:
甲品種
628583510554612523530615
乙品種
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