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概率论与数理统计评价估计量的标准第37页,共62页,星期六,2024年,5月概率论与数理统计评价估计量的标准第38页,共62页,星期六,2024年,5月概率论与数理统计评价估计量的标准第39页,共62页,星期六,2024年,5月3.相合性(consistency) 如果对任意小的正数,有则称是的一致估计量,称具有一致性,可以证明均具有一致性。概率论与数理统计评价估计量的标准第40页,共62页,星期六,2024年,5月由于估计量是样本的函数,是统计量,故对不同的样本值,得到的参数值往往不同,求估计量的问题是关键问题.估计量的求法:(两种)矩估计法和最大似然估计法.概率论与数理统计估计量的求法第41页,共62页,星期六,2024年,5月1、矩估计法其基本思想是用样本矩估计总体矩.理论依据:它是基于一种简单的“替换”思想建立起来的一种估计方法.是英国统计学家K.皮尔逊最早提出的.大数定律概率论与数理统计估计量的求法第42页,共62页,星期六,2024年,5月用样本矩来估计总体矩,用样本矩的连续函数来估计总体矩的连续函数,从而得出参数估计,这种估计法称为矩估计法.记总体k阶中心矩为样本k阶中心矩为概率论与数理统计设X1,X2,…,Xn来自总体X的样本记总体k阶矩为样本k阶矩为矩法估计第43页,共62页,星期六,2024年,5月矩估计法的具体步骤:矩法估计的操作步骤概率论与数理统计第44页,共62页,星期六,2024年,5月例1设总体服从泊松分布,求参数的估计量.解:设是总体的一个样本,由于,可得概率论与数理统计矩法估计第45页,共62页,星期六,2024年,5月解例2概率论与数理统计矩法估计第46页,共62页,星期六,2024年,5月解方程组得到a,b的矩估计量分别为概率论与数理统计矩法估计第47页,共62页,星期六,2024年,5月解例3矩法估计概率论与数理统计第48页,共62页,星期六,2024年,5月解解方程组得到矩估计量分别为例4矩法估计概率论与数理统计第49页,共62页,星期六,2024年,5月上例表明:总体均值与方差的矩估计量的表达式,不因不同的总体分布而异.一般地:概率论与数理统计矩法估计第50页,共62页,星期六,2024年,5月矩法的优点是简单易行,缺点是,当总体类型已知时,没有充分利用分布提供的信息.一般场合下,矩估计量不具有唯一性.概率论与数理统计矩法估计第51页,共62页,星期六,2024年,5月2、最大似然估计法(MLE)最大似然法是在总体类型已知条件下使用的一种参数估计方法.它首先是由德国数学家高斯在1821年提出的,然而,GaussFisher这个方法常归功于英国统计学家费歇.费歇在1922年重新发现了这一方法,并首先研究了这种方法的一些性质.概率论与数理统计第52页,共62页,星期六,2024年,5月最大似然原理的直观想法是:在试验中概率最大的事件最有可能出现。因此,一个试验如有若干个可能的结果A,B,…,若在一次试验中结果A出现,一般认为A出现的概率最大.概率论与数理统计最大似然估计第53页,共62页,星期六,2024年,5月似然函数实质上是样本的联合分布律于是定义下面的似然函数概率论与数理统计最大似然估计第54页,共62页,星期六,2024年,5月概率论与数理统计第55页,共62页,星期六,2024年,5月求最大似然估计量的一般步骤为:(1)求似然函数(2)一般地,求出及似然方程(3)解似然方程得到最大似然估计值(4)最后得到最大似然估计量概率论与数理统计第56页,共62页,星期六,2024年,5月解似然函数例1概率论与数理统计最大似然估计第57页,共62页,星期六,2024年,5月这一估计量与矩估计量是相同的.概率论与数理统计最大似然估计第58页,共62页,星期六,2024年,5月解X的似然函数为例2概率论与数理统计最大似然估计第59页,共62页,星期六,2024年,5月概率
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