参数估计重要理论和公式、主要题型及历年真题.docx
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1、第七章参数估计第一节基本概念1、概念网络图点估计V从样本推断总体矩估计1极大似然估计j无偏性-估计量的评选标可有效性一致性,X区间估计单正态总体的区间估卅2、重要公式和结论设总体x的分布中包含有未知数q,%,。,则其分布函数可以表成F(x; 4,).它的k阶原点矩匕. 二 E(X)(% = 1,2,2)中也包含了未知参数名,即也=分(优,4)。又设王,x为总体X的n个样本值,其样本的k阶原点矩为工之斗(k = l,2,m).几i=i这样,我们按照“当参数等于其估计量时,总体矩等于相应的样本矩”的原则建立方程,即有A AA1(1)点估计矩估计匕(4,%,4)二 - 2卬 i=iA AA 1几/=
2、1A AA由上面的m个方程中,解出的m个未知参数(4,夕,,仇)即为参数(优,名,)的矩估计量。A人若。为。的矩估计,g(x)为连续函数,则g(e)为g(e)的矩估计。极大似然估计当总体X为连续型随机变量时,设其分布密度为/(羽4,仇,4),其中仇,仇,4为未知参数。又设%,占,/“为总体的一个样本,称L(d,)= 口/(即。仇,4)/=1为样本的似然函数,简记为乙.当总体X为离型随机变量时,设其分布律为Px=x = p(苍q,&,4),则称l(m,x2,x;4,&,4)= 口(七;4,凡,)/=1为样本的似然函数。A AA若似然函数乙(%,工2, ”;仇,。2,,/)在91。,9m处取A A
3、A到最大值,则称a,必,e分别为qe,%的最大似然估计值,相应的统计量称为最大似然估计量。迫A=0力=1,2,,加做八A若8为,的极大似然估计,g(x)为单调函数,则g(e)为g(6)的极大似然估计。估计量的评选标准无偏性AAA设。=。(当,X2,,X”)为求知参数。的估计量。若E(。)二。,则称A。为夕的无偏估计量。E ( X ) =E (X), E (S2) =D (X)有效性AAAA设。1 =夕(王,%,2,,X)和。2 =。2(项,乂2,了)是未知参数6AAAA的两个无偏估计量。若。(仇)。(仇),则称/比。2有效。一致性A设凡是。的一串估计量,如果对于任意的正数,都有A8| ) =
4、0,?KOA则称凡为夕的一致估计量(或相合估计量)。A八八若e为。的无偏估计,且。(e)-o(-,则。为e的一致估计。只要总体的E(X)和D(X)存在,一切样木矩和样本矩的连续函数都是相应总体的一致估计量。区间估计置信区间和置信度设总体X含有一个待估的未知参数夕。如果我们从样本王,匕2,,乙出发, 找出两个统计量d=4(匹,乂2,,乙)与%=%区,匕2,,/)(仇%),使得区间血,21以1一二(041)的概率包含这个待估参数夕,即P仇 002 = -a,那么称区间4,为夕的置信区间,1-。为该区间的置信度(或置信水平)。单正态总体的期望和方差的区间估计设王,阳2,,须为总体X)的一个样本,在置
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