《数理统计》第二章 参数估计.ppt

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1、点估计量的定义:第二章参数估计(ParameterEstimation)参数估计:1)点估计(PointEstimate)2)区间估计(IntervalEstimate)P250点估计方法:1)矩估计法(MomentEstimation)2)极大似然估计法(MaximumLikelihoodEstimation)2.2矩估计和极大似然估计方法矩法估计特点:样即矩估计定义:P265注:pmf或pdf定义见P101矩估计定义第二章参数估计(ParameterEstimation)P2662.2点估计方法-矩估计法(MomentEstimation

2、)未知参数矩估计量计算举例:未知参数矩估计量计算举例:得到矩法估计量为:2.2点估计方法-矩估计法(MomentEstimation)未知参数矩估计量计算举例:三、2.2点估计方法-矩估计法(MomentEstimation)极大似然方法的特点:对未知参数,以已发生事件的概率最大作为估计量的选择依据。问题:如何定义极大似然估计量?分析如下:2.2点估计方法-极大似然法(MaximumLikelihoodEstimation)分析如下:定义似然函数如下:2.2点估计方法-极大似然法(MaximumLikelihoodEstimation)定义最

3、大似然估计量(likelihoodestimators)如下:2.2极大似然法(MaximumLikelihoodEstimation)称L为似然函数。P2682.2点估计方法-极大似然法(MaximumLikelihoodEstimation)最大似然估计量可以通过以下方程求出:为了使乘积转为求和,最大似然估计量可以通过以下似然方程求出:最大似然估计量(likelihoodestimators)计算举例(一)最大似然估计量(likelihoodestimators)计算举例(一)2.2极大似然法(MaximumLikelihoodEstim

4、ation)最大似然估计量(likelihoodestimators)计算举例(一)2.2极大似然法(MaximumLikelihoodEstimation)最大似然估计量(likelihoodestimators)计算举例(二)2.2极大似然法(MaximumLikelihoodEstimation)最大似然估计量(likelihoodestimators)计算举例(三)2.2极大似然法(MaximumLikelihoodEstimation)2.2极大似然法(MaximumLikelihoodEstimation)最大似然估计量(like

5、lihoodestimators)计算举例(四)P269P2682.3估计量的优劣判别无偏估计量(Unbiasedestimator)的定义:P252无偏估计量(Unbiasedestimator)的计算举例2.3估计量的优劣判别2.3估计量的优劣判别无偏估计量(Unbiasedestimator)的计算举例P253P2542.3估计量的优劣判别两个无偏估计量的优劣比较:2.3估计量的优劣判别问题:当未知参数有多个无偏估计时,哪一个更好?(UniformlyMinimumVarianceUnbiasedEstimate)(简称最小方差估计或最

6、优无偏估计)P257P2562.3估计量的优劣判别问题:最优无偏估计是否可以求出?引入以下定理:称满足(2.3.1)式的方差下界为C-R下界,当未知参数的无偏估计量T的方差达到该下界时,称T为优效(或有效)估计量。2.3估计量的优劣判别有效估计量(Efficientestimator)存在的充要条件:有效估计量(Efficientestimator)的有关结论:2.3估计量的优劣判别C-R方差下界计算举例:其中,利用了等价结论:2.3估计量的优劣判别有效估计量(Efficientestimator)计算举例(一):2.3估计量的优劣判别有效估

7、计量(Efficientestimator)计算举例(二):2.3估计量的优劣判别有效估计量(Efficientestimator)计算举例(二):问题:对于未知参数,是否有综合考虑了无偏性与有效性的估计量判别标准?2.3估计量的优劣判别一致估计量(ConsistentestimatororUniformlyestimator)定义:2.3 估计量的优劣判别一致估计量(Uniformlyestimator)定理证明:一致估计量(Uniformlyestimator)计算举例:2.4估计量的优劣判别标准误差(standarderror)定义及应

8、用:P260P2592.4参数的区间估计(Intervalestimationofparameters)区间估计(Intervalestimation)的定义:区间

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