概率统计及随机过程:8.2 点估计的评价标准
点估计的评价标准

点估计的评价标准在统计学中,点估计是利用样本数据来估计总体参数的方法。
在实际应用中,我们经常需要评价点估计的好坏,以确定其是否可靠。
本文将从准确性、一致性、有效性三个方面来评价点估计的质量。
首先,准确性是评价点估计的重要标准之一。
准确性指的是点估计的期望值与真实参数值的接近程度。
一个好的点估计应该是无偏的,即其期望值等于真实参数值。
此外,点估计的方差应该尽可能小,这意味着点估计的波动越小越好。
在实际应用中,我们可以通过模拟抽样来评价点估计的准确性,观察其抽样分布是否接近于总体分布,以及点估计的抽样分布是否集中在真实参数值附近。
其次,一致性是评价点估计的另一个重要标准。
一致性指的是当样本容量逐渐增大时,点估计逐渐接近真实参数值的性质。
换句话说,随着样本容量的增大,点估计的抽样分布应该逐渐集中在真实参数值附近。
一致性是评价点估计长期稳定性的重要标准,一个好的点估计应该是一致的,即在样本容量充分大时,能够准确地估计出真实参数值。
最后,有效性是评价点估计的另一个重要标准。
有效性指的是点估计的方差达到了克拉美罗下界,即在所有无偏估计中,方差最小的估计。
在实际应用中,我们可以通过计算不同点估计的方差来评价其有效性,方差越小,说明点估计的效率越高,估计结果越稳定。
综上所述,点估计的评价标准主要包括准确性、一致性和有效性三个方面。
在实际应用中,我们可以通过模拟抽样和计算方差等方法来评价点估计的质量。
只有在准确性高、一致性好、有效性强的情况下,我们才能够相信点估计的结果,从而进行科学的决策和预测。
因此,在实际应用中,我们需要充分考虑这些评价标准,选择合适的点估计方法,以确保估计结果的可靠性和准确性。
点估计的评价标准

点估计的评价标准在统计学中,点估计是指利用样本数据对总体参数进行估计的方法。
点估计的评价标准是统计学中一个非常重要的问题,因为它直接关系到所得到的估计结果的准确性和可靠性。
在实际应用中,我们常常需要对总体参数进行估计,比如平均值、方差、比例等,而点估计就是用来解决这个问题的。
对于点估计的评价标准,主要有无偏性、有效性和一致性三个方面。
首先,无偏性是评价点估计的重要标准之一。
无偏性是指在重复抽样的情况下,样本估计量的数学期望等于总体参数的真值。
换句话说,就是样本估计量的平均值等于总体参数的真值。
如果一个估计量是无偏的,那么它的抽样分布的中心值将会接近总体参数的真值。
无偏性是一个估计量的一个重要性质,因为它能够保证在大量重复抽样的情况下,估计结果不会出现系统性的偏差。
其次,有效性是评价点估计的另一个重要标准。
有效性是指在所有可能的总体分布下,一个估计量的方差最小。
换句话说,就是在所有可能的估计量中,方差最小的那个估计量是最有效的。
有效性是一个估计量的一个重要性质,因为它能够保证在给定样本量的情况下,估计结果的精确度最高。
最后,一致性是评价点估计的另一个重要标准。
一致性是指当样本量逐渐增大时,估计量趋向于总体参数的性质。
换句话说,就是当样本量足够大的时候,估计结果将会越来越接近总体参数的真值。
一致性是一个估计量的一个重要性质,因为它能够保证在大样本量的情况下,估计结果的稳定性和可靠性。
综上所述,无偏性、有效性和一致性是点估计的评价标准。
在实际应用中,我们需要根据具体的情况来选择合适的估计方法,并且对所得到的估计结果进行评价。
只有在估计结果具有无偏性、有效性和一致性的情况下,我们才能够对总体参数进行准确和可靠的估计。
因此,对于点估计的评价标准,我们必须严格把关,确保所得到的估计结果是具有统计学意义的。
《评价估计量的标准》课件

区间估计
给出未知参数可能落在某个区间的概 率。
03
评价估计量的标准
评价标准一:无偏性
总结词
无偏性是指估计量的数学期望值(均值)与总体参数的真实值之间的接近程度。
详细描述
无偏性意味着估计量的平均值与总体参数的真实值相等,即多次重复抽样所得到 的估计量均值趋于稳定,不会出现系统性的偏差。无偏性是评价估计量最基本的 要求之一,因为只有当估计量无偏时,我们才能准确地估计总体参数。
常见估计方法
我们介绍了常见的估计方法,如最小二乘法、极大似然法等。这些方法 在实践中被广泛使用,对于理解和应用估计量评价标准具有重要意义。
03
案例分析
通过案例分析,我们深入了解了如何在实际问题中应用估计量的评价标
准。这些案例涵盖了经济学、统计学等多个领域,有助于拓宽我们的视
野和增强实践能力。
下一步学习计划
常见估计量及其评价
点估计量
点估计量是直接用样本统计量来估计未知参数的方法。
评价点估计量的标准:无偏性、有效性和一致性。
无偏性是指估计量的均值等于未知参数的真值;有效性是指估计量的方差尽可能小 ;一致性是指随着样本容量的增加,估计量逐渐趋近于未知参数的真值。
区间估计量
区间估计量是通过给定样本统计量和 置信水平,来估计未知参数可能取值 的一个区间范围。
实践应用
通过参与实际项目或案例研究,我们将尝试运用所学的估 计方法和评价标准来解决实际问题。这将有助于巩固所学 知识,并培养我们的实际操作能力。
THANKS
感谢观看
先验分布反映了决策者对未知参数的主 观信念;后验分布是在给定样本信息后 ,对未知参数的重新评估;预测分布是 基于贝叶斯定理对未来观测值的预测。
点估计的评价标准

例6.2.7 均匀总体U(0, )中 的极大似然估计是x(n) 由于 ,所以x(n)不是 的无偏估计,而是 的渐近无偏估计。经过修偏后可以得到 的一个无 偏估计: 。且
另一方面,由矩法我们可以得到 的另一个无偏 估计 ,且 由此,当n>1时, 比 有效。
6.2.4
均方误差
无偏估计不一定比有偏估计更优。 评价一个点估计的好坏一般可以用:点估计值 与参 数真值 的距离平方的期望,这就是下式给出的均方 误差
量序列,相合性就是 依概率收敛于,所以证明
估计的相合性可应用依概率收敛的性质及各种
大数定律。
在判断估计的相合性时下述两个定理是很有用的。 定理6.2.1 设ˆn ˆn ( x1 , , x n ) 是 的一个估计量, ˆn ˆn ( x1 , , x n ) 若 lim E ˆn , lim Var ˆn 0,
由定理6.2.1可知,x(n)是 的相合估计。
由大数定律及定理6.2.2,我们可以看到: 矩估计一般都具有相合性。比如:
样本均值是总体均值的相合估计;
样本标准差是总体标准差的相合估计;
样本变异系数是总体变异系数的相合估计。
6.2.2
无偏性
定义6.2.2
设 ˆ ˆ ( x , , x ) 是 的一个估计, 1 n 的参数空间为Θ,若对任意的∈Θ,有
均方误差是评价点估计的最一般的标准。我们希望 估计的均方误差越小越好。
注意到
MSE ( ) Var( ) ( E )
ˆ )=Var( ˆ )+(E ˆ - )2 . MSE(
2
(1)
若 ˆ是 的 无 偏 估 计 , 则 M SE ((ˆ ) Var) (ˆ ), ) Var( ˆ M SE
7.2(估计量的评价标准)

σ
2
~ χ 2 (n − 1)
可得
E (S ) = σ ,
2 2
2σ 4 2 D( S ) = n −1
由切比雪夫不等式, 由切比雪夫不等式,当 n → ∞,对任意 ε > 0,
P{| S 2 − σ 2 |< ε } ≥ 1 − D( S 2 )
ε2
2σ 4 = 1− →1 2 (n − 1)ε
n−1 n−1 2 E ( B2 ) = E(S ) = D( X ) ≠ D( X ). n n
7.2
估计量的评价标准
所以,B2不是总体方差D(X)的无偏估计,尽管B2是 所以, 不是总体方差 的无偏估计,尽管 的无偏估计 D(X)的矩估计量. 的矩估计量. 的矩估计量
1 n n 2 看作对B 我们可以把 S = ∑ ( X i − X ) = n − 1 B2 看作对 2的 n − 1 i =1
P{ X = k } =
λk
k!
e −λ , k = 0,1, 2, L
分别是E(X) =λ和D(X)=λ 的矩估计量, 的矩估计量, 由于 X 和B2分别是 ˆ ˆ 于是得到λ 的两个不同的矩估计量 λ1 = X 和 λ2 = B2
7.2
估计量的评价标准
既然估计量不是唯一的, 那么, 究竟孰优孰劣就 既然估计量不是唯一的 , 那么 , 要有一个评价标准. 要有一个评价标准 . 评价估计量的好坏一般从以下 三个方面考虑: 有无系统偏差; 波动性的大小; 三个方面考虑 : 有无系统偏差 ; 波动性的大小 ; 当 样本容量增大时是否越来越精确. 样本容量增大时是否越来越精确 . 这些就是估计量 的无偏性,有效性和相合性. 的无偏性,有效性和相合性.
概率论与数理统计6-2估计量的评价标准46页

0x
其它
即 ˆ2nn 1X(n)也是 的无偏.估计量
(2)问ˆ: 12X和 ˆ2nn 1X(n)哪一个更
解 由D (于 ˆ1 ) 4 D (X )
4D(X)2 ,
n
3n
D(ˆ2)D(nn 1X(n))(nn 1)2D(X(n)),
又因E(为 X(n))nn 1,
第六章
第二节 估计量的评价标准
一、问题的提出 二、无偏性 三、有效性 四、相合性
一、问题的提出
从前一节可以看到, 对于同一个参数, 用不 同的估计方法求出的估计量可能不同.然而, 原 则上任何统计量都可以作为未知参数的估计量.
问题 (1) 对于同一个参数究竟采用哪一个估计量好? (2) 评价估计量优劣的标准是什么?
Xi2
X2
A2X2,
由大数定律知,
(A2是样本二阶原)点矩
A2n 1i n1Xi2依概率收 E(X敛 2), 于 Xn 1in1Xi依概率收 E(X敛 ), 于
故Sn 2A 2X 2
依概率E 收 (X2敛 )[E于 (X)2] 2,
所以 Sn2是2的相合估 . 计量
换句话说,对参 的 数无偏估 ˆ关计 于量
的波动越小,即方差
D (ˆ)E [ˆE (ˆ)2]
(E(ˆ))
E(ˆ)2
越小越好.
定义6.3 设 ˆ 1 ˆ 1 ( X 1 , X 2 , , X n ) , ˆ 2 ˆ 2 ( X 1 , X 2 , , X n )
均是的无偏估计量,若
D (ˆ1)D (ˆ2),
则称 ˆ1比 ˆ2有.效
例4 设 E ( X ),D ( X )2 0 存 ( X 1 在 ,X 2 ) 是 ,
6-2点估计的评价标准

n
n
Var(ˆ1 ) ci2Var(xi ) 2 ci2
n
i 1n
n
i 1
利用柯西不等式 ( aibi )2 ( ai2 )( bi2 ) ,其中等号成立的充要条件是
i 1
i 1
i 1
a1 b1 a2 b2 an bn
而 1
n
ci
2
1 (
n
ci2 )(
n
1) n
判断一致性的三个常用结论
1. 样本 k 阶矩是总体 k阶矩的 相合估计. 即矩估计具有相合性 由辛钦大数定律可证
2. 设ˆn是 的一个估计, 且
定理1
lim
n
E(ˆn
)
lim
n
Var
(ˆn
)
0
定理2 则 ˆn 是 的相合估计量.
用切贝雪夫不 等式证明
3. 若ˆn1 ,ˆn2 ,....,ˆnk 分别是 1,2 ,....,k 的相合
例11. 设 X ~ U (0,θ), x1, x2,…, xn 是 X 的一个
样本, 则由前可知:θ的最大似然估计是x(n).
由于
Ex(n)
n
n 1
所以x(n)不是θ的无偏估计, 而是渐近无偏估计.
但修正后可得θ的一个无偏估计:
ˆ 1
n
n
1
x(
n
)
另由矩法估计可知 ˆ2 2x 也是θ的无偏估计,
n
Var (ˆi )
1
2
n1
n
Var j 1
(
x
j
)
2
n1
ji
. 因此, x比 ˆi的方差小, 因而x比ˆi要优
《概率统计模型》课件

在市场营销领域,回归分析可以用于预 测产品需求、销售量、市场份额等方面 。
通过回归分析,企业可以了解市场趋势 ,制定有针对性的营销策略,提高市场 竞争力。
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感谢您的观看
03
统计方法在医学领域的应用还包括疾病预测、诊断和治疗效果评估等 方面。
04
统计方法在医学领域的应用有助于提高医学研究的准确性和可靠性。
回归分析在市场预测中的应用
回归分析是一种常用的统计分析方法, 用于探索变量之间的关系,并对未来趋 势进行预测。
回归分析在市场预测中的应用有助于企 业做出科学合理的决策,提高市场占有 率和盈利能力。
详细描述
时间序列分析涉及对按时间顺序排列的数据 进行统计处理,以揭示其内在的规律和特性 。这种方法广泛应用于金融、气象、医学等 领域,用于预测未来趋势和进行决策分析。
06 案例研究
概率论在金融中的应用
概率论在金融领域中有着 广泛的应用,如风险评估 、投资组合优化、期权定 价等。
概率论在金融领域的应用 还包括信用评级、保险精 算、风险管理等方面。
描述随机变量取值的平均水平和分散程度。
常见的随机变量分布
二项分布、泊松分布、正态分布等。
02 统计推断
参数估计
参数估计的概念
参数估计是用样本信息来估计总体参 数的过程,是统计推断的重要内容之 一。
点估计
点估计是指用一个单一的数值来估计 总体参数,常用的方法有矩估计和极 大似然估计。
区间估计
区间估计是指用一个区间范围来估计 总体参数,常用的方法有置信区间和 预测区间。
假设检验的步骤
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1 3
X2
ˆ 2
1 4
X1
3 4
X2
都是 的无偏估计量
ˆ 3
1 2
X1
1 2
X2
由例7(2) 知 ˆ3 最有效.
罗—克拉美(Rao – Cramer) 不等式
若 ˆ 是参数 的无偏估计量, 则
( X1, X 2,, X n ) 是 X 的一个样本, n > 1 . 证明
(1)
S
2 n
1 n
n
(Xi
i 1
X )2
不是
D(
X
)
的无偏估计量;
(2) S 2
n
1 1
n i 1
(Xi
X )2是 D( X ) 的无偏估计量.
证
前已证
1 n
n
(Xi
i1
X )2
1 n
n i1
X
2 i
X
2
E(Xi) E(X ) , D(Xi) D(X ) 2
0
nz
z0
i 1
1 e z 0
fZ
(
z)
n
0
nz
e
z0 z0
即
Z ~ En
E(Z)
n
E(nZ )
故 nZ 是 的无偏估计量.
例5 设总体 X ~ N ( , 2),
( X1, X 2 ,, X n ) 为 X 的一个样本
n
求常数 k , 使 k| Xi X |为 的无偏估计量
都是总体参数 的无偏估计量, 且
D(ˆ1) D(ˆ2 )
则称ˆ1 比ˆ2 更有效.
例6 设( X1, X 2,, X n )为 X 的一个样本,密度函数为
f
(x;
)
1
e
x
x 0,
0 为常数
0
x0
由前面例4 可知, X 与 n min{ X1, X 2,, X n} 都
是 的无偏估计量,问哪个估计量更有效?
E(X ) E(X ) , D(X ) 2
n
因而
E 1 n
n
(Xi
i1
X )2 1 n
n
E
(
X
2 i
)
E
(
X
2
)
i1
( 2 2) ( 2 2)
n
n 1 2 2
n
故
E
n
1
1
n i1
(
X
i
X )2 2
证毕.
例3 设( X1, X 2,, X m ) 是总体 X 的一个样本 , X ~ B ( n , p ) n > 1 , 求 p 2 的无偏估计量.
1
n
2
ci
n
ci2 2
cic j
i1 i1
1i jn
n
n
ci2
(ci2
c
2 j
)
n
ci2
i 1
1i jn
i 1
n
i1
ci2
1 n
D(ˆ )
1 n
2
D(ˆ1)
结论 算术均值比加权均值更有效.
例如 X ~ N( , 2 ) , ( X 1 ,X 2 ) 是一样本.
ˆ1
2 3
X1
是总体参数 的估计量
E(ˆ) 存在, 且对于任意 Θ都有
E(ˆ)
则称 ˆ是 的无偏估计量.
例1 设总体X 的 k 阶矩k E( X k ) 存在
( X1, X 2 ,, X n ) 是总体X 的样本,
证明: 不论 X 服从什么分布,
Ak
1 n
n i 1
X
k i
是 k 的无偏估计量.
证
由于E(
解
D(
X
)
2
n
,D(n
min{
X1
,
X
2
,,
X
n
})
2
所以, X 比n min{ X1, X 2,, X n}更有效.
例7 设总体期望为 E( X )= , 方差 D( X )= 2
( X1, X 2,, X n )为总体X 的一个样本
(1)
设常数
ci
1 n
i 1,2,, n.
n
ci 1.
|z|
1e
2 n 1
2 n1 2
n dz
20 z
n
1
z2 2 n1 2
e n dz
2 n 1
n
2 n 1 2 n
故
E
k
n i1
|
Xi
X
|
k
n i1
E
|
Xi
X
|
kn 2
n 1
令
2 n
k
2n(n 1)
有效性
定义 设 ˆ1 1(X1, X 2,, X n )
ˆ2 2 (X1, X 2,, X n )
i1
解 E k n | Xi X | k n E | Xi X |
i1
i1
注意到 X i X 是 X1, X2,…, Xn 的线性函数,
Xi
X
1 n
X1
X2
(n
1) X i
Xn
E(Xi X ) 0
D( X i
X
)
n 1
n
2
Xi
X
~
N
0,
nn1ຫໍສະໝຸດ 2z2E(| Xi X |)
i1
n
证明 ˆ1 ci X i 是 的无偏估计量
i 1
n
(2) 证明 ˆ X 比 ˆ1 ci X i 更有效
i 1
n
n
证: (1) E(ˆ1) ci E( X i ) ci
i 1
i 1
n
n
(2) D(ˆ1) ci2D( X i ) 2 ci2
i 1
i 1
而
解 由于样本矩是总体矩的无偏估计量以及 数学期望的线性性质, 只要将未知参数表示成 总体矩的线性函数, 然后用样本矩作为总体矩 的估计量, 这样得到的未知参数的估计量即为 无偏估计量.
令 X E(X ) np
1
m
m i 1
X
2 i
E(X
2)
(np)2
np(1
p)
故
(n2
n) p2
1 m
m i1
X
2 i
X
因此, p 2 的无偏估计量为
p2
1 n2
n
1 m
m i1
X
2 i
X
1 m
m i1
Xi(Xi
1)
n(n 1)
例4 设总体 X 的密度函数为
f
(x; )
1
x
e
x 0,
0 为常数
0
x0
( X1, X 2 ,, X n ) 为 X 的一个样本
证明 X 与 n min{ X1, X 2,, X n}都是 的无偏
估计量
证
X
~
E1
E(X )
故 E(X ) E(X )
X 是 的无偏估计量.
令
Z min{ X1, X 2 ,, X n}
FZ (z) 1 P( X1 z, X 2 z,, X n z) 1 P( X1 z)P( X 2 z)P(X n z)
1
n
(1
P( X
i
z))
§8.2 点估计的评价标准
对于同一个未知参数, 不同的方法得到的估 计量可能不同,于是提出问题
应该选用哪一种估计量? 用什么标准来评价一个估计量的好坏?
常用 标准
(1) 无偏性 (2) 有效性 (3) 一致性
无偏性
定义 设
ˆ (X1, X
(X1, X2
2,, X n )
,, X n ) 是总体X 的样本
X
k i
)
k
i 1,2,, n
因而
E(Ak )
E(1 n
n i1
X
k i
)
1 n
n i 1
E
(
X
k i
)
1 n
n k
k
特别地,
样本均值 X 是总体期望 E( X ) 的无偏估计量
样本二阶原点矩
A2
1 n
n i 1
X
2 i
是总体二阶
原点矩 2 E( X 2 ) 的无偏估计量
例2 设总体 X 的期望 E( X )与方差 D( X )存在,