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求的极大似然估计.ppt

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求的极大似然估计

第八章 参数估计 §8.1 估计量的优劣标准 §8.2 获得估计量的方法——点估计 §8.3 区间估计 参数估计的概念 §8.1 估计量的优劣标准 (一) 一致估计 定义8.1 (二)无偏估计 例1 从总体ξ中 取一样本( X1, …,Xn ),Eξ = μ , Dξ = σ2 , 试证样本平均数 如果从总体中随机取出两个相互独立的样本( X11 , …,X1n1 )及(X21 , …,X2n2),则可以证明 分别是总体中μ和σ2的无偏估计量。其中, 对总体的某一参数的无偏估计量往往不止一个,而且无偏性仅仅表明θ所有可能取的值按概率平均等于θ,可能它取的值大部分与θ相差很大。为保证θ的取值能集中与θ附近,自然要求θ的方差越小越好。 (一)矩估计法(简称“矩法”) (二)最大似然估计法 定义8.4 如果 在 θ处达到最大值,则称θ是 θ的最大似然估计。 式子右边的θ表示函数关系。问题是如何把θ的最大似然估计θ求出来,由于㏑ L与L同时达到最大值,故只需求㏑ L的最大值点即可。 §8.3 区间估计 一、概念 5、双正态总体方差比的置信区间 小结 例8: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。 例2 已知 为ξ 的一组样本观察值,求θ的最大似然估计。 解 似然函数 解似然方程 x 就是 的最大似然估计。 例3 某电子管的使用寿命(从开始使用到初次失效为止)服从指数分布(概率密度见例2),今抽取一组样本,其具体数据如下;问如何估计 ? 800 270 1100 210 190 620 520 450 410 340 280 140 130 100 68 50 29 16 解 根据例2的结果,参数θ用样本平均数估计 为θ的估计值。 为ξ的一组样本观察值,用最大似然估计法估计 的值。 解 例4 已知ξ服从正态分布 解似然方程组 解似然方程组 定义: 设总体X的分布函数F(x;?)含有未知参数?,对于给定值?(0 ?1),若由样本X1, …, Xn确定的两个统计量 使 则称随机区间 为?的置信度为1??的置信区间 注:F(x;?)也可换成概率密度或分布律。 估计未知参数所在的范围 的方法称为区间估计 单正态总体参数的区间估计 1、?2已知,估计μ ?/2 ?/2 1-? 可取 (1-?)? ?? 1-? ?的置信度为1??的置信区间为 注:?的1??置信区间不唯一。 都是?的1??置信区间.但可以证明?=1/2时区间长最短. (1)根据实际问题构造样本的函数,要求仅含待估参数且分布已知; (2)令该函数落在由分位点确定的区间里的概率为给定的置信度1??,要求区间按几何对称或概率对称; (3)解不等式得随机的置信区间; (4)由观测值及?值查表计算得所求置信区间。 求正态总体参数置信区间的解题步骤: 例2 若灯泡寿命服从正态分布ξ~N( μ,8),从中抽取了10个进行寿命实验,得数据如下(单位:小时)试估计平均寿命所在范围(a=0.05). 1200 1300 1130 1040 1250 1200 1120 1080 1100 1050 解:已知总体方差σ2,估计总体期望μ 对于给定的α,查表确定 解:已知总体方差σ2,估计总体期望μ 对于给定的α=0.05,查表确定 根据样本值计算 ∴μ的置信度为1- α=0.95的置信区间是 (1145.25,1148.75) 例3 已知某炼铁厂的铁水中含碳量在正常情况下服从 正态分布,其方差σ2 = 0.1082 .现在测定了9炉铁水,其 平均含碳量为4.484.按此资料计算该厂铁水平均含碳量 的置信区间,并要求有95% 的可靠性。 解:已知总体方差σ2,估计总体期望μ 对于给定的置信系数1-α=0.95,查表确定 根据样本值计算 ∴μ的置信系数为1- α=0.95的置信区间是(4.413,4.555) 2、总体方差?2未知,估计期望μ m的1-a置信区间为 1-? 即得 ?/2 ?/2 例4 假定初生婴儿(男孩)的体重服从正态分布,随机抽取12名婴儿,测其体重为3100,2520,3000,3600,3160,3560,3320,2880,2600,3400,2540。试以0.95的置信系数估计新生婴儿的平均体重(单位:g) 解: 方差 σ2未

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