B概率统计Ch7参数估计-part1.ppt

1,2,3,4,第七章 参数估计,1. 矩估计,2. 极大似然估计,3. 估计量的评选标准,4. 区间估计,5,参数估计,点估计,区间估计,矩估计,方 法 分 类,极大似然估计,6,参数的点估计就是对总体分布中的未知 参数, 以样本X1, X2, . Xn构造统计量 作为参数的估计, 称 为参数估计量。,点 估 计,当测得样本值(x1, x2, xn)时, 代入 ， 即可得到参数估计值：,7,区 间 估 计,参数的区间估计是对总体分布中的未知 参数, 以样本X1, X2, . Xn构造2个统计 量 和 以区间 作为参数的估计。对 给定的概率1- ，满足：,8,1. 矩估计,第七章 参数估计 1 矩估计,原则：以样本矩作为总体矩的估计， 从而得到参数的估计量。,9,第七章 参数估计 1 矩估计,m阶样本矩为,设总体X的分布类型已知，X的分布函数为,设X1, X2, . , Xn为来自总体X的样本，,10,第七章 参数估计 1 矩估计,这种估计量称为矩估计量；矩估计量的观察值称为矩估计值。,11,1个未知参数矩估计求法：,1）先求出EX=(),2）解出 =g(EX),3） 为矩估计量。,2个未知参数矩估计求法：,12,13,14,15,例1. 设某城市一天中发生火警现象的次数X服从,第七章 参数估计 1 矩估计,所以，矩估计量：,矩估计值：,16,第七章 参数估计 1 矩估计,17,第七章 参数估计 1 矩估计,(1) 代入 (2), 得：,18,第七章 参数估计 1 矩估计,19,第七章 参数估计 1 矩估计,无论总体X服从何种分布，总体均值 EX= , 总体方差DX=2作为未知参数， 其矩估计量一定是样本均值和样本方差， 即：,结 论,20,21,22,23,24,思想方法：一次试验就出现的 事件有较大的概率,例如: 有两外形相同的箱子,各装10个球 第一箱 9个白球 1 个红球 第二箱 1 个白球 9个红球,现从两箱中任取一箱, 并从箱中任取一球, 结果所取得的球是白球.,答: 9/10.,试估计所取箱中的白球比例。,2. 极大似然估计,25,原则： 以样本X1,X2, . Xn的观测值x1, . xn来 估计参数 若选取 使观测值出现的概率最大, 把 作为参数 的估计量。,极大似然估计法,26,第七章 参数估计 2 极大似然估计,记：,发生的概率为：,27,第七章 参数估计 2 极大似然估计,28,第七章 参数估计 2 极大似然估计,29,第七章 参数估计 2 极大似然估计,30,第七章 参数估计 2 极大似然估计,31,第七章 参数估计 2 极大似然估计,（似然方程组）,（对数似然方程组）,32,试求参数p的极大似然估计量。,故似然函数为,第七章 参数估计 2 极大似然估计,33,与矩估计量相同。,第七章 参数估计 2 极大似然估计,34,34,似然函数为：,第七章 参数估计 2 极大似然估计,35,第七章 参数估计 2 极大似然估计,36,极大似然估计的不变性,设 是 的极大似然估计, u=u( ),是 的函数, 且有单值反函数：, = (u), 则 是 u( ) 的极大似然估计.,37,第七章 参数估计 2 极大似然估计,38,第七章 参数估计 2 极大似然估计,39,第七章 参数估计 2 极大似然估计,40,X的概率密度为：,第七章 参数估计 2 极大似然估计,矩估计：,41,似然方程