概率论与数理统计第3版 教学课件 ppt 作者 宗序平 概率统计7.1
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1、第七章 参数估计,点估计 估计量的优劣性 一致最小方差无偏估计(UMVUE) 正态总体参数的区间估计 Bayes估计,什么是参数估计？,参数是刻画总体某方面概率特性的数量.,当此数量未知时,从总体抽出一个样本，用某种方法对这个未知参数进行估计就是参数估计.,例如，XN( , 2),若, 2未知, 通过构造样本的函数, 给出 它们的估计值或取值范围就是参数估计 的内容.,参数估计的类型,点估计 估计未知参数的值,区间估计 估计未知参数的取值范围， 并使此范围包含未知参数 真值的概率为给定的值.,7.1 点估计,称其为 的一个估计量，记为,注：F(x;)也可用分布律或密度函数代替.,定义 设X1, ,Xn是总体X的一个样本，其分布函数,为F(x; ),。其中为未知参数, 为参数空,间, 若统计量g(X1, ,Xn)可作为的一个估计,则,若x1， ，xn 是样本的一个观测值，,由于g(X1, ,Xn) 是实数域上的一个点，现用它来估计， 故称这种估计为点估计。 点估计的经典方法是矩估计法(ME) 与极大似然估计法(MLE)。,称为参数的估计值。,在不致混淆的情况下统称估计量与估计值,为估计，
2、并都简记为,一、矩估计法（简称“矩法”ME）,设总体X的分布函数为F(x, ),为k维未知参数,并设随机变量X的k阶矩存在，即,存在,其基本思想是：以样本矩代替相应的总体矩。,矩估计是1900年英国统计学家K. Pearson 提出,的一种统计方法.,上述方程组的解即为参数 的矩估计，记为,注1.用样本矩作为总体同阶矩的估计，即,注2.约定：若 是未知参数的矩估计，则g()的矩估计为g( ).,例1：设X1, ,Xn为取自总体B(1,p),的样本，其中0p1未知，求p的矩估计。,解: E(X)=p,为参数p的矩估计.,解,例2 设总体X的概率密度为,其中 为未知参数，且 0，试求 的矩估计.,的矩估计。,解:,例4. 设总体X的概率密度为,解:,X1, ,Xn为样本，求参数的矩估计。,解:,二、极大似然估计法,似然估计得到了广泛的应用。,极大似然估计最早是由高斯1821年提出的，但,一般将之归功于英国统计学家R.A.Fisher，因,为R.A.Fisher在1922年再次提出极大似然估计，,并证明了极大似然估计的一些性质，使得极大,命中了一发，谁射中的？,1、极大似然思想,有两个射手，
3、一人的命中率为0.9,另一人的命,中率为0.1, 现在他们各向目标射击了一发，结果,假如甲乙两人仅对目标各射击了一次，结果甲击中，而乙未击中目标。请问谁的水平高？,请回答。,答：甲的技术好于乙。,这虽有片面性，但显然是合理的,又如一件事件A发生的概率为0.1或0.9，仅作一次试验，结果事件A发生了，自然认为事件A发生的概率为0.9，而不是0.1。基于上述基本思想，引入极大似然估计。,一般说，事件A发生的概率与参数有关， 取值不同，则P(A)也不同。因而应记事件A发生的概率为P (A).若A发生了，则认为此时的值应是在中使P (A)达到最大的那一个。这就是极大似然思想.,事件发生的概率为,若总体X是离散型随机变量，其分布律,观察值，则,1 离散型,它是,的函数，称,为样本的似然函数.,称为参数的极大似然估计(MLE)而相应的统计量为,例6.设X1, ,Xn为取自参数为的泊松分布总体的样本，求的极大似然估计,解:,令,2. 连续型,若总体X是连续型的，其概率分布密度为,根据第二章随机变量性质知，随机,变量X落在(x, x+dx)中的概率近似为,落在(x1, x1+dx1)(xn, xn+dxn)中的概率为,注1 求极大似然估计的步骤,(1) 求似然函数,(2)求对数似然函数,(3) 列似然方程, 令,若该方程有解，则其解就是,特别地，若似然函数中含有多个未知参数，则可解方程组,的极大似然估计。,解:,令,为 的极大似然估计.,g( ).,注2：极大似然估计具有下述性质：,的严格单调函数，则g()的极大似然估计为,例8 设X1, ,Xn为取自参数为的指数分布的总体的样本，a0为一给定实数，求p=PXa的极大似然估计,解:,似然估计为,令,注3：由似然方程解不出的似然估计时，可由定义通过分析直接推求。事实上 满足,例9 设X1, ,Xn为取自U(0,) 总体的样本，0未知，求参数 的极大似然估计。,解:,令,无解!,注意到,小 结,极大似然估计法,矩估计法,
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