参数估计参数估计

参数估计参数估计Tag内容描述：<p>1、参数估计习题与习题解答6.11从一批电子元件中抽取8个进行寿命测试,得到如下数据(单位:h):1 050, 1 100, 1 130, 1 040, 1 250, 1 300, 1 200, 1 080试对这批元件的平均寿命以及分布的标准差给出矩估计.解：样本均值 样本标准差 因此,元件的平均寿命和寿命分布的标准差的矩估计分别为1143.75和96.05622 设总体,现从该总体中抽取容量为10的样本,样本值为0.5,1.3,0.6,1.7,2.2,1.2,0.8,1.5,2.0,1.6试对参数给出矩估计.解：由于E(X)=,即=2E(X),而样本均值=1.34,故的矩估计为3 设总体分布列如下,是样本,试求未知参数的矩估计解：(1) 总体均值E(X)。</p><p>2、第七章 总体参数估计,Population Parameter Estimation,第一节 总体均值与方差的点估计 （Point estimation of the population mean and variance）,一、点估计和区间估计 (point estimation and interval estimation) 1.点估计 点估计：当总体参数不清楚时，用一个特定值（一般用样本统计量）对其进行估计，称为点估计。 2区间估计 区间估计：是指用数轴上的一段距离表示未知参数可能落入的范围。,概括地说：,经常需要对总体进行估计的两个数字特征是：总体的均值和方差。如果将总体的均值和方差视为数轴上的两个点，这种估计称为点估计。</p><p>3、2019/7/15,王玉顺：数理统计04_参数估计,1,第四章 参数估计 Parameter Estimation,2019/7/15,王玉顺：数理统计04_参数估计,2,实际问题所研究总体X的分布参数(数字特征)常常是未知的，如果掌握了所研究总体X的概率分布或全部数据，那么只需简单计算就可得到所需的总体参数。而实际问题是，要么对总体X一无所知，要么只知总体X的分布类型，很难也没必要通过测取总体的全部数据获得所需的总体参数。因此，只需抽取总体的一个样本(sample observation)，利用样本提供的信息对总体参数做出推断。,引言,4 参数估计,总体参数有期望、方差、偏度、。</p><p>4、极大似然估计法,极大似然原理的直观想法是:一个随机试验如有若干个可能的结果A,B,C,.若在一次试验中,结果A出现, 则一般认为A出现的概率最大,也即试验条件对A出现有利.或者说在试验的很多可能条件中，认为应该是使事件A发生的概率为最大的那种条件存在.,极大似然估计的基本思想,例：假若一个盒子里有许多白球和红球,而且已知它们的数目之比是3:1,但不知是白球多还是红球多.设随机地在盒子中取一球为白球的概率是p.如果有放回地从盒子里取3个球,那么白球数目X服从二项分布,如果样本中白球数为0,则应估计p=1/4,而不估计p=3/4.因为具有X=0的样。</p>