第八章 参数估计PPT课件
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参数估计课件
点估计
点估计
(概念要点)
1. 从总体中抽取一个样本,根据该样本的统计 量对总体的未知参数作出一个数值点的估计
▪ 例如: 用样本均值作为总体未知均值的估计值 就是一个点估计
• 2. 点估计没有给出估计值接近总体未 知参数程度的信息
3. 点估计的方法有矩估计法、顺序统计量法、 最大似然法、最小二乘法等
1.96
0.15 9
21.302,21.498
我们可以95%的概率保证该种零件的平 均长度在21.302~21.498 mm之间
总体均值的区间估计
(非正态总体:实例)
【例】某大学从该 校学生中随机抽取 100 人 , 调 查 到 他 们平均每天参加体 育 锻 炼 的 时 间 为 26 分 钟 。 试 以 95 % 的 置信水平估计该大 学全体学生平均每 天参加体育锻炼的 时间(已知总体方 差为36小时)。
总体1
抽取简单随机样 样本容量 n1 计算X1
所有可能样本 的X1-X2
1 1
2 2
计算每一对样本 的X1-X2
总体2
抽取简单随机样 样本容量 n2 计算X2
1 2
抽样分布
两个总体均值之差的估计
(12、22 已知)
• 1.
假定条件
▪ 两个样本是独立的随机样本
▪ 两个总体都服从正态分布
n(1- p )=60>5,= 0.95,Z/2=1.96
pˆ Z 2
pˆ (1 pˆ ) n
样本。在对其进行访 问 时 , 有 140 人 说 他 们离开该企业是由于
0.7 1.96 0.7(1 0.7) 200
同管理人员不能融洽
0.636,0.764
《参数估计方法》课件
《参数估计方法》ppt 课件
目录
• 参数估计方法概述 • 点估计 • 区间估计 • 最大似然估计法 • 最小二乘估计法 • 贝叶斯估计法
01
参数估计方法概述
参数估计方法的定义
参数估计方法的定
义
参数估计方法是一种统计学中的 方法,它通过分析样本数据来估 计未知的参数值。这些参数可以 描述总体特性的程度,如平均值 、方差等。
使得它容易进行统计推断。
最小二乘估计法的应用场景
线性回归分析
最小二乘估计法是线性回归分析中最常用的 参数估计方法,用于预测一个因变量与一个 或多个自变量之间的关系。
时间序列分析
在时间序列分析中,最小二乘估计法可用于拟合和 预测时间序列数据,例如ARIMA模型。
质量控制
在质量控制中,最小二乘估计法可用于拟合 控制图,以监测过程的稳定性和预测异常情 况。
区间估计
区间估计是一种更精确的参数估计方法,它给出未知参数的一个置信区间,即有较大的把握认为未知参数落在这个区 间内。例如,用样本均值和标准差来估计总体均值的置信区间。
贝叶斯估计
贝叶斯估计是一种基于贝叶斯定理的参数估计方法,它根据先验信息和样本数据来推断未知参数的后验 概率分布。贝叶斯估计能够综合考虑先验信息和样本数据,给出更加准确的参数估计结果。
贝叶斯估计法的性质
01
02
03
贝叶斯估计法是一种主观概率估 计方法,因为它依赖于先验信息 的可信度和准确性。
先验信息的不确定性可以通过引 入一个先验分布来表达,该分布 描述了先验信息中未知参数的可 能取值及其概率。
贝叶斯估计法的后验概率分布可 以用于推断未知参数的估计值和 不确定性程度。
贝叶斯估计法的应用场景
3
目录
• 参数估计方法概述 • 点估计 • 区间估计 • 最大似然估计法 • 最小二乘估计法 • 贝叶斯估计法
01
参数估计方法概述
参数估计方法的定义
参数估计方法的定
义
参数估计方法是一种统计学中的 方法,它通过分析样本数据来估 计未知的参数值。这些参数可以 描述总体特性的程度,如平均值 、方差等。
使得它容易进行统计推断。
最小二乘估计法的应用场景
线性回归分析
最小二乘估计法是线性回归分析中最常用的 参数估计方法,用于预测一个因变量与一个 或多个自变量之间的关系。
时间序列分析
在时间序列分析中,最小二乘估计法可用于拟合和 预测时间序列数据,例如ARIMA模型。
质量控制
在质量控制中,最小二乘估计法可用于拟合 控制图,以监测过程的稳定性和预测异常情 况。
区间估计
区间估计是一种更精确的参数估计方法,它给出未知参数的一个置信区间,即有较大的把握认为未知参数落在这个区 间内。例如,用样本均值和标准差来估计总体均值的置信区间。
贝叶斯估计
贝叶斯估计是一种基于贝叶斯定理的参数估计方法,它根据先验信息和样本数据来推断未知参数的后验 概率分布。贝叶斯估计能够综合考虑先验信息和样本数据,给出更加准确的参数估计结果。
贝叶斯估计法的性质
01
02
03
贝叶斯估计法是一种主观概率估 计方法,因为它依赖于先验信息 的可信度和准确性。
先验信息的不确定性可以通过引 入一个先验分布来表达,该分布 描述了先验信息中未知参数的可 能取值及其概率。
贝叶斯估计法的后验概率分布可 以用于推断未知参数的估计值和 不确定性程度。
贝叶斯估计法的应用场景
3
参数估计PPT课件
如何根据数据选择合适的模型,以及如何进行有效的假设检验是 参数估计面临的重要挑战。
高维数据问题
随着数据维度的增加,参数估计的准确性和稳定性面临更大的挑战 。
异方差性和非线性问题
在实际应用中,数据往往存在异方差性和非线性关系,这增加了参 数估计的难度。
参数估计的发展趋势与未来研究方向
1 2 3
贝叶斯推断
区间估计是一种统计推断方法, 它利用样本信息来估计未知参数 的可能取值范围。
区间估计的性质
区间估计给出的是未知参数的一 个可能取值范围,而不是一个具 体的点估计值。
区间估计的优缺点
优点
区间估计能够给出未知参数的一个可能取值范围,从而为决 策者提供更多的信息,有助于理解参数的不确定性。
缺点
由于区间估计给出的范围较宽,可能会引入较大的误差。此 外,对于某些复杂模型,构造有效的区间估计可能比较困难 。
在贝叶斯估计中,先验分布代表了我们对未知参数的先验知识或信念,而后验分布 则是结合先验信息和样本数据后对未知参数的更新信念。
贝叶斯估计的核心思想是将参数看作随机变量,并利用概率论来描述我们对参数的 认知不确定性。
贝叶斯估计的优缺点
优点
贝叶斯估计能够综合考虑先验信息和样本数据,给出参数的后验分布,从而为决 策提供更全面的信息。此外,贝叶斯估计方法灵活,可以适用于不同类型的数据 和问题。
点估计的优缺点
总结词
点估计的优缺点
详细描述
点估计的优点在于它提供了一个简洁的表示未知参数的方法,并且可以利用各种统计方法进行推断和分析。然而 ,点估计也存在一些缺点,如它可能会受到样本误差的影响,导致估计结果不够准确;另外,当样本容量较小时 ,点估计的效果可能会较差。
点估计的常见方法:矩估计、最小二乘法等
高维数据问题
随着数据维度的增加,参数估计的准确性和稳定性面临更大的挑战 。
异方差性和非线性问题
在实际应用中,数据往往存在异方差性和非线性关系,这增加了参 数估计的难度。
参数估计的发展趋势与未来研究方向
1 2 3
贝叶斯推断
区间估计是一种统计推断方法, 它利用样本信息来估计未知参数 的可能取值范围。
区间估计的性质
区间估计给出的是未知参数的一 个可能取值范围,而不是一个具 体的点估计值。
区间估计的优缺点
优点
区间估计能够给出未知参数的一个可能取值范围,从而为决 策者提供更多的信息,有助于理解参数的不确定性。
缺点
由于区间估计给出的范围较宽,可能会引入较大的误差。此 外,对于某些复杂模型,构造有效的区间估计可能比较困难 。
在贝叶斯估计中,先验分布代表了我们对未知参数的先验知识或信念,而后验分布 则是结合先验信息和样本数据后对未知参数的更新信念。
贝叶斯估计的核心思想是将参数看作随机变量,并利用概率论来描述我们对参数的 认知不确定性。
贝叶斯估计的优缺点
优点
贝叶斯估计能够综合考虑先验信息和样本数据,给出参数的后验分布,从而为决 策提供更全面的信息。此外,贝叶斯估计方法灵活,可以适用于不同类型的数据 和问题。
点估计的优缺点
总结词
点估计的优缺点
详细描述
点估计的优点在于它提供了一个简洁的表示未知参数的方法,并且可以利用各种统计方法进行推断和分析。然而 ,点估计也存在一些缺点,如它可能会受到样本误差的影响,导致估计结果不够准确;另外,当样本容量较小时 ,点估计的效果可能会较差。
点估计的常见方法:矩估计、最小二乘法等
参数估计 教学PPT课件
• 2.极大似然估计法
•(1)写出总体X的分布律或密度函数f(x,θ)
•(2)写出Biblioteka 然函数L( x1,n
, xn, ) f (xi , )
i 1
•(3)对似然函数取对数 ln L(x1,, xn , )
•(4)对 ln L(x1,, xn , ) 求导得似然方程
•(5)解似然方程,得极大似然估计量
(n
1))
又 X ?, S ? n 16, 0.1, t1 2 (n 1) ?
区间估计例题
• 例2:从自动机床加工的同类产品中随 机抽取16件,测得长度值为:12.50, 12.12,12.01,12.28,12.09,12.16, 12.03,12.01,12.06,12.13,12.07, 12.11,12.08,12.01,12.03,12.06,
0.90的置信区间:
(1)如果已知σ=0.01 (2)如果σ未知
区间估计例题
解:(1)σ=0.01已知,a的置信度为1-α的置
信区间为
0.01 ( X n u1 2 )
又 X ?, n 16, 0.1, u1 2 1.645
(2)σ未知,a的置信度为1-α的置信区间为
(X
S n
1
t1
2
ˆ ˆ(X1,, X n )
极大似然估计法例题
例1:设总体X~(0-1)分布,求p的极大似然估计.
解:总体X的分布律 P(X x) px (1 p)1x, x 0,1
似然函数 取对数
n
L( p) pxi (1 p)1xi pnx (1 p)nnx i 1
ln L( p) nx ln p (n nx) ln(1 p)
设产品长度X~N(a,σ2). 求σ2的置信区间(α=0.05)
统计学参数估计PPT课件
实际应用中需要注意的问题
在应用参数估计时,需要注意样本的代表性、数据的准确性和可靠性等问题, 以保证估计的准确性和可靠性。
对未来研究的建议
01
进一步探讨参数估计的理论基础
可以进一步探讨参数估计的理论基础,如大数定律和中心极限定理等,
以更好地理解和掌握参数估计的方法和原理。
02
探索新的估计方法
随着统计学的发展,可以探索新的参数估计方法,以提高估计的准确性
指导决策
评估效果
基于参数估计结果,制定科学合理的 决策。
利用参数估计,评估政策、项目等实 施效果。
预测未来
通过参数估计,预测未来的趋势和变 化。
02
参数估计的基本概念
点估计
定义
点估计是用一个单一的数值来估 计未知参数的值。
举例
在调查某班级学生的平均身高时, 我们可能使用所有学生身高的总 和除以人数来估计平均身高,这 里的总和除以人数就是点估计。
最小二乘法的缺点是假设误差项独立 同分布,且对异常值敏感,可能影响 估计的稳定性。
最小二乘法的优点是简单易行,适用 于线性回归模型,且具有优良的统计 性质。
贝叶斯估计法
贝叶斯估计法是一种基于贝叶 斯定理的参数估计方法,通过 将先验信息与样本数据相结合 来估计参数。
贝叶斯估计法的优点是能够综 合考虑先验信息和样本数据, 给出更加准确的参数估计。
高维数据的参数估计问题
1 2 3
高维数据对参数估计的影响
随着数据维度的增加,参数估计的复杂度和难度 也会相应增加,容易出现维度诅咒等问题。
高维数据参数估计的方法
针对高维数据,可以采用降维、特征选择、贝叶 斯推断等方法进行参数估计,以降低维度对估计 的影响。
在应用参数估计时,需要注意样本的代表性、数据的准确性和可靠性等问题, 以保证估计的准确性和可靠性。
对未来研究的建议
01
进一步探讨参数估计的理论基础
可以进一步探讨参数估计的理论基础,如大数定律和中心极限定理等,
以更好地理解和掌握参数估计的方法和原理。
02
探索新的估计方法
随着统计学的发展,可以探索新的参数估计方法,以提高估计的准确性
指导决策
评估效果
基于参数估计结果,制定科学合理的 决策。
利用参数估计,评估政策、项目等实 施效果。
预测未来
通过参数估计,预测未来的趋势和变 化。
02
参数估计的基本概念
点估计
定义
点估计是用一个单一的数值来估 计未知参数的值。
举例
在调查某班级学生的平均身高时, 我们可能使用所有学生身高的总 和除以人数来估计平均身高,这 里的总和除以人数就是点估计。
最小二乘法的缺点是假设误差项独立 同分布,且对异常值敏感,可能影响 估计的稳定性。
最小二乘法的优点是简单易行,适用 于线性回归模型,且具有优良的统计 性质。
贝叶斯估计法
贝叶斯估计法是一种基于贝叶 斯定理的参数估计方法,通过 将先验信息与样本数据相结合 来估计参数。
贝叶斯估计法的优点是能够综 合考虑先验信息和样本数据, 给出更加准确的参数估计。
高维数据的参数估计问题
1 2 3
高维数据对参数估计的影响
随着数据维度的增加,参数估计的复杂度和难度 也会相应增加,容易出现维度诅咒等问题。
高维数据参数估计的方法
针对高维数据,可以采用降维、特征选择、贝叶 斯推断等方法进行参数估计,以降低维度对估计 的影响。
统计学第8章参数估计精品PPT课件
70 75 80
0
252 100
125 S2
x n1
从计均方(n中算89CDx00值 差1按样x)289本重001225772002005=66005的复=00 7E均抽8915001(7258200值样S5500577000n2方189)00式及588200005588方抽00 差取890028259m 00S5500S299000n22人1。,125
8 7
平均数的
6
抽样分布
5
4
3 2
E(x) E(me)
1 0
x me
45 -1
50
55
60
65
70
75
• 一致性:随着样本容量的增大,估计量
的值越来越接近被估计的总体参数
P(ˆ ) 较大的样本容量
B
较小的样本容量
A
ˆ
结论:
x 为 的无偏、有效、一致估计量;
s n 1为 的无偏、有效、一致估计量;
– 比如,某班级平均分数在75~85之间,置信水平是
95%
样本统计量
置信区间
(点估计)
置信下限 L
置信上限 U
一般地,设总体参数,为 L、U为由样本确定的 两个统计量,对于的 给定(0 1),有 P(L U)1 则称(L,U)为参数 的置信度1为的置信区间 L,U分别称为置信区间信 的下 置限与置信上, 限 1为置信度 ,或称置信水平。
x
第一,我们为什么以这一个而不是那一
m 个统计量来估计某个e 总体参数? m 第二,如果有两o 个以上的统计量可以用
估来计估计量某的个评总价体标参准数:,其估计结果是否一致?
是否一个统计量要优于另一个?
《统计学参数估计》课件
4
点估计例子及应用
点估计可应用于各种领域,如经济学、医学研究和市场调查中的参数估计。
区间估计
区间估计的定义和原理
区间估计是用一个区间来估计总 体参数值,表示对参数的估计有 一定的不确定性。
置信区间的计算方法
置信区间的计算方法通常基于样 本统计量和抽样分布的特性。
区间估计例子及应用
区间估计可用于估计总体均值、 比例和方差等参数,并提供参数 估计的可信区间。
《统计学参数估计》PPT 课件
统计学参数估计PPT课件。介绍统计学中参数估计的基本概念和方法。本课 程将帮助您深入了解参数估计的重要性和应用前景。
参数估计概述
什么是参数估计?
参数估计是根据样本数据推 断总体参数的过程。
参数的概念和含义
参数是总体分布中的数值特 征,可以用于描述总体的中 心位置和离散程度。
参数估计的意义和应用
参数估计可以帮助我们了解 总体,并作出统计推断和预 测。
点估计
1
点估计的定义和原理
点估计是通过一个点估计总体参数值的方法,通常使用样本统计量来估计。
2
最大似然估计法
最大似然估计法是一种常用的点估计方法,根据样本数据选择使似然函数最大化的参数值。
3
最小乘法
最小乘法是一种点估计方法,通过最小化预测值与真实值之间的差距来估计参数。
参数估计是统计学中重要的工具,可以帮助我们 了解总体和做出合理的推断。
统计学参数估计的应用前景
统计学参数估计在各个领域都有广泛的应用,可 以提供实用的数据分析和决策支持。
假设检验
1 假设检验的基本概念和原理
假设检验是通过对统计数据进行检验来评估关于总体参数的假设。
2 假设检验的步骤和方法
参数估计PPT课件
参数估计
目录
• 参数估计简介 • 最小二乘法 • 最大似然估计法 • 贝叶斯估计法 • 参数估计的评估与选择
01 参数估计简介
参数估计的基本概念
参数估计是一种统计学方法,用于估计未知参数的值。通过使用样本数据和适当的统计模型,我们可 以估计出未知参数的合理范围或具体值。
参数估计的基本概念包括总体参数、样本参数、点估计和区间估计等。总体参数描述了总体特征,而 样本参数则描述了样本特征。点估计是使用单一数值来表示未知参数的估计值,而区间估计则是给出 未知参数的可能范围。
到样本数据的可能性。
最大似然估计法的原理是寻找 使似然函数最大的参数值,该 值即为所求的参数估计值。
最大似然估计法的计算过程
确定似然函数的表达式
根据数据分布和模型假设,写出似然函数的表达式。
对似然函数求导
对似然函数关于参数求导,得到导数表达式。
解导数方程
求解导数方程,找到使似然函数最大的参数值。
确定参数估计值
04
似然函数描述了样本数据与参数之间的关系,即给定参数值下观察到 样本数据的概率。
贝叶斯估计法的计算过程
首先,根据先验信息确定参数的先验分布。 然后,利用样本信息和似然函数计算参数的后验分布。 最后,根据后验分布进行参数估计,常见的估计方法包括最大后验估计(MAP)和贝叶斯线性回归等。
贝叶斯估计法的优缺点
参数估计的常见方法
最小二乘法
最小二乘法是一种常用的线性回归分析方法,通过最小化误差的平方和来估计未知参数。这种方法适用于线性回归模 型,并能够给出参数的点估计和区间估计。
极大似然法
极大似然法是一种基于概率模型的参数估计方法,通过最大化样本数据的似然函数来估计未知参数。这种方法适用于 各种概率模型,并能够给出参数的点估计和区间估计。
目录
• 参数估计简介 • 最小二乘法 • 最大似然估计法 • 贝叶斯估计法 • 参数估计的评估与选择
01 参数估计简介
参数估计的基本概念
参数估计是一种统计学方法,用于估计未知参数的值。通过使用样本数据和适当的统计模型,我们可 以估计出未知参数的合理范围或具体值。
参数估计的基本概念包括总体参数、样本参数、点估计和区间估计等。总体参数描述了总体特征,而 样本参数则描述了样本特征。点估计是使用单一数值来表示未知参数的估计值,而区间估计则是给出 未知参数的可能范围。
到样本数据的可能性。
最大似然估计法的原理是寻找 使似然函数最大的参数值,该 值即为所求的参数估计值。
最大似然估计法的计算过程
确定似然函数的表达式
根据数据分布和模型假设,写出似然函数的表达式。
对似然函数求导
对似然函数关于参数求导,得到导数表达式。
解导数方程
求解导数方程,找到使似然函数最大的参数值。
确定参数估计值
04
似然函数描述了样本数据与参数之间的关系,即给定参数值下观察到 样本数据的概率。
贝叶斯估计法的计算过程
首先,根据先验信息确定参数的先验分布。 然后,利用样本信息和似然函数计算参数的后验分布。 最后,根据后验分布进行参数估计,常见的估计方法包括最大后验估计(MAP)和贝叶斯线性回归等。
贝叶斯估计法的优缺点
参数估计的常见方法
最小二乘法
最小二乘法是一种常用的线性回归分析方法,通过最小化误差的平方和来估计未知参数。这种方法适用于线性回归模 型,并能够给出参数的点估计和区间估计。
极大似然法
极大似然法是一种基于概率模型的参数估计方法,通过最大化样本数据的似然函数来估计未知参数。这种方法适用于 各种概率模型,并能够给出参数的点估计和区间估计。
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16
点估计
最大似然估计法
如 果 似 然 函 数 L (x 1 ,x 2 ,...,x n ; )在 ˆ 处 取 得 最 大 值 ,则 称 ˆ 为 总 体 参 数 的 最 大 似 然 估 计 .
由于函数y lnx在定义域内单增,则如果当
ˆ时似然函数L(x1, x2,..., xn;)取得最大值,则 当 ˆ时lnL(x1, x2,..., xn;)也取得最大值;反之 亦然.因此我们只需考虑lnL(x1, x2,..., xn;)的最
(1) X n1 X1 n2 X 2 是的无偏估计 ;
n1 n2
(2)S
2
(n1
1)S12
(n2
1)SLeabharlann 2 2是2的无偏估计
.
n1 n2 2
9
估计量优劣标准
有效估计
设 和 都是的无偏估计,若样本容量为n, 的
方差小于 的方差,则称 是比 有效的估计量。
如果在的一切无偏估计量里中, 的方差达到最小, 则称为的有效估计量。
(1) 设为连续型随机变量 , 其概率密度函数为
( x; ), 其中 为未知参数 ,由于样本的独立性 , 样
本( X 1, X 2 ,..., X n )的联合概率密度函数为
n
L( x1, x2 ,..., xn ; ) ( xi ; ) i 1
对于样本 ( X 1, X 2 ,..., X n )的一组观测值 ( x1, x2 ,..., xn )
是 向 量 ,则 求 偏 导 数 );
第 四 ,令 导 数 等 于 零 ,解 出 即 可 .
18
点估计
最大似然估计法的例题
1. 0—1分布中p的最大似然估计;
2. Poisson分布的参数 的最大似然估计; 3. 指数分布的参数 的最大似然估计;
4. 正态分布的参数 , 2 的最大似然估计; 5. 二项分布中参数p最大似然估计.
大值.
17
点估计
最大似然估计法的基本步骤
第 一 , 求 样 本 的 似 然 函 数 L ( x 1 ,x 2 , . . . ,x n ;) ;
第 二 ,求 ln L (x 1 ,x 2 ,...,x n ;);
第 三 ,对 lnL (x 1 ,x 2,...,x n;)求 的 导 数 (如 果
13
点估计
最大似然估计法
问题的提出:
设(X1, X2,...,Xn)是来自总体的样本,我们应该 选择什么样的样本统量计来对总体参数进行估计,
以使得观测结(果x1, x2,...,xn)出现的可能性最大?呢 为此,我们引入似然函,数 采用函数求极值的方解法 决此问题.
14
点估计
最大似然估计法
似然函数 :
8
估计量优劣标准
无偏估计
推广 : 设( X 11, X 12 ,..., X 1n1)和( X 21, X 22 ,..., X 2n2 )是
来自总体
的一个样本
,且E
, D
2
.
X
及
1
S12
是样本 ( X 11,
X 12 ,...,
X 1n1)的平均数和方差
;
X
2
及
S
2 2
是样本 ( X 21, X 22 ,..., X 2n2 )的平均数和方差 .则
统计规律性,等于要确定总体分布的参数.这种根据
样本资料估计总体参数的方法,称为参数估计.
2
参数估计
参数估计的方法
1. 点估计
以样本的某一函数值作为总体中未知参数的估计值
2. 区间估计
根据样本资料推断总体参数的范围,并且以一定的概率 保证总体参数落在该范围内.
3
参数估计
参数估计的理论基础
1. 总体分布理论 2. 样本统计量的分布
4
参数估计
估计量优劣的标准
1. 一致性 2. 无偏性 3. 有效性
5
估计量优劣的标准
一致性估计 设 ˆ是总体的 参估 数计 (ˆ是 量 一个样本 ) 统计
如果n 时, 依概率收敛于 ,即给定
0, lim P( ) 1, 则称 为参数的
n
一致估计
显然,一致性问题是一个极限问题,故只有样本容量充分大时才
10
估计量优劣标准
有效估计
例:
试比较总体期望值 的两个无偏估计量
n
X
1 n
n i 1
X
与
i
X
ai X i
i 1 n
ai
i 1
的有效性 .
n
( ai o) i 1
11
点估计
1. 矩法 2. 最大似然估计法
12
点估计
矩法
以样本矩作为相应的总体矩的估计, 以样本矩的函数作为相应的总体矩的 同一函数的估计的方法。
n
L ( x 1 , x 2 , . . . , x n ; ) p ( x i ; ) i1
同 理 , L ( x1 , x2 ,..., xn ; )是 总 体 参 数 的 函 数 . 称 L ( x1 , x 2 , ..., x n ; )为 样 本 ( X 1 , X 2 , ..., X n )的 似 然 函数.
起作用.
6
估计量优劣标准 无偏估计 设 ˆ是总体 的参 估,数 则 计 ˆ是 量 样 (X1,本 X2,.X .n.) 的函 ,即 ˆ是 数一个.如 随E 果 机 ˆ,变 则量 ˆ称 是 总体的 参无 数偏 . 误估计
7
估计量优劣标准 无偏估计
例:设(X1,X2,..X.n)是来自的 总一 体个,且 样本 E,D2.试证:样 明本平X及 均样 数本 差S2分别是总体 和2参 的数 无偏. 估计
第八章 参数估计
主要内容
1. 参数估计的概念 2. 估计量的优劣标准 3. 点估计 4. 区间估计
1
参数估计
参数估计的概念
人们在对社会经济问题进行定量分析时,常常
碰到的问题是如何选取样本并根据样本资料对总
体的各种数量特征作出推断.而描述总体数量特征
的随机变量的分布类型大致是知道的,但确切的分
布形式未知.即总体分布的参数未知.要确定总体的
L( x1, x2 ,..., xn ; )是总体参数 的函数 .称L( x1, x2 ,..., xn ; )
为样本 ( X 1, X 2 ,..., X n )的似然函数 .
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点估计
最大似然估计法
似然函数 : (2)设 为 离 散 型 随 机 变 量 ,其 概 率 函 数 为 :
P { x} p ( x ; ), 其 中 为 未 知 参 数 ,由 于 样 本 的 独 立 性 , 样 本 ( X 1 , X 2 , ..., X n )取 值 ( x1, x2 , ..., xn ) 的联合概率
点估计
最大似然估计法
如 果 似 然 函 数 L (x 1 ,x 2 ,...,x n ; )在 ˆ 处 取 得 最 大 值 ,则 称 ˆ 为 总 体 参 数 的 最 大 似 然 估 计 .
由于函数y lnx在定义域内单增,则如果当
ˆ时似然函数L(x1, x2,..., xn;)取得最大值,则 当 ˆ时lnL(x1, x2,..., xn;)也取得最大值;反之 亦然.因此我们只需考虑lnL(x1, x2,..., xn;)的最
(1) X n1 X1 n2 X 2 是的无偏估计 ;
n1 n2
(2)S
2
(n1
1)S12
(n2
1)SLeabharlann 2 2是2的无偏估计
.
n1 n2 2
9
估计量优劣标准
有效估计
设 和 都是的无偏估计,若样本容量为n, 的
方差小于 的方差,则称 是比 有效的估计量。
如果在的一切无偏估计量里中, 的方差达到最小, 则称为的有效估计量。
(1) 设为连续型随机变量 , 其概率密度函数为
( x; ), 其中 为未知参数 ,由于样本的独立性 , 样
本( X 1, X 2 ,..., X n )的联合概率密度函数为
n
L( x1, x2 ,..., xn ; ) ( xi ; ) i 1
对于样本 ( X 1, X 2 ,..., X n )的一组观测值 ( x1, x2 ,..., xn )
是 向 量 ,则 求 偏 导 数 );
第 四 ,令 导 数 等 于 零 ,解 出 即 可 .
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点估计
最大似然估计法的例题
1. 0—1分布中p的最大似然估计;
2. Poisson分布的参数 的最大似然估计; 3. 指数分布的参数 的最大似然估计;
4. 正态分布的参数 , 2 的最大似然估计; 5. 二项分布中参数p最大似然估计.
大值.
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点估计
最大似然估计法的基本步骤
第 一 , 求 样 本 的 似 然 函 数 L ( x 1 ,x 2 , . . . ,x n ;) ;
第 二 ,求 ln L (x 1 ,x 2 ,...,x n ;);
第 三 ,对 lnL (x 1 ,x 2,...,x n;)求 的 导 数 (如 果
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点估计
最大似然估计法
问题的提出:
设(X1, X2,...,Xn)是来自总体的样本,我们应该 选择什么样的样本统量计来对总体参数进行估计,
以使得观测结(果x1, x2,...,xn)出现的可能性最大?呢 为此,我们引入似然函,数 采用函数求极值的方解法 决此问题.
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点估计
最大似然估计法
似然函数 :
8
估计量优劣标准
无偏估计
推广 : 设( X 11, X 12 ,..., X 1n1)和( X 21, X 22 ,..., X 2n2 )是
来自总体
的一个样本
,且E
, D
2
.
X
及
1
S12
是样本 ( X 11,
X 12 ,...,
X 1n1)的平均数和方差
;
X
2
及
S
2 2
是样本 ( X 21, X 22 ,..., X 2n2 )的平均数和方差 .则
统计规律性,等于要确定总体分布的参数.这种根据
样本资料估计总体参数的方法,称为参数估计.
2
参数估计
参数估计的方法
1. 点估计
以样本的某一函数值作为总体中未知参数的估计值
2. 区间估计
根据样本资料推断总体参数的范围,并且以一定的概率 保证总体参数落在该范围内.
3
参数估计
参数估计的理论基础
1. 总体分布理论 2. 样本统计量的分布
4
参数估计
估计量优劣的标准
1. 一致性 2. 无偏性 3. 有效性
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估计量优劣的标准
一致性估计 设 ˆ是总体的 参估 数计 (ˆ是 量 一个样本 ) 统计
如果n 时, 依概率收敛于 ,即给定
0, lim P( ) 1, 则称 为参数的
n
一致估计
显然,一致性问题是一个极限问题,故只有样本容量充分大时才
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估计量优劣标准
有效估计
例:
试比较总体期望值 的两个无偏估计量
n
X
1 n
n i 1
X
与
i
X
ai X i
i 1 n
ai
i 1
的有效性 .
n
( ai o) i 1
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点估计
1. 矩法 2. 最大似然估计法
12
点估计
矩法
以样本矩作为相应的总体矩的估计, 以样本矩的函数作为相应的总体矩的 同一函数的估计的方法。
n
L ( x 1 , x 2 , . . . , x n ; ) p ( x i ; ) i1
同 理 , L ( x1 , x2 ,..., xn ; )是 总 体 参 数 的 函 数 . 称 L ( x1 , x 2 , ..., x n ; )为 样 本 ( X 1 , X 2 , ..., X n )的 似 然 函数.
起作用.
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估计量优劣标准 无偏估计 设 ˆ是总体 的参 估,数 则 计 ˆ是 量 样 (X1,本 X2,.X .n.) 的函 ,即 ˆ是 数一个.如 随E 果 机 ˆ,变 则量 ˆ称 是 总体的 参无 数偏 . 误估计
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估计量优劣标准 无偏估计
例:设(X1,X2,..X.n)是来自的 总一 体个,且 样本 E,D2.试证:样 明本平X及 均样 数本 差S2分别是总体 和2参 的数 无偏. 估计
第八章 参数估计
主要内容
1. 参数估计的概念 2. 估计量的优劣标准 3. 点估计 4. 区间估计
1
参数估计
参数估计的概念
人们在对社会经济问题进行定量分析时,常常
碰到的问题是如何选取样本并根据样本资料对总
体的各种数量特征作出推断.而描述总体数量特征
的随机变量的分布类型大致是知道的,但确切的分
布形式未知.即总体分布的参数未知.要确定总体的
L( x1, x2 ,..., xn ; )是总体参数 的函数 .称L( x1, x2 ,..., xn ; )
为样本 ( X 1, X 2 ,..., X n )的似然函数 .
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点估计
最大似然估计法
似然函数 : (2)设 为 离 散 型 随 机 变 量 ,其 概 率 函 数 为 :
P { x} p ( x ; ), 其 中 为 未 知 参 数 ,由 于 样 本 的 独 立 性 , 样 本 ( X 1 , X 2 , ..., X n )取 值 ( x1, x2 , ..., xn ) 的联合概率