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2017应用统计硕士(MAS)考研常考知识点――参数估计

2016-05-05 | 网络

查字典公务员考研小编建议2017考研的同学,在复习备考的初期阶段整理总结应用统计硕士考研的相关知识点,在备考的初期打下扎实的复习基础。下面就是小编整理的参数估计,供考生参考。

(1)点估计

矩估计

设总体X的分布中包含有未知数,则其分布函数可以表成它的k阶原点矩中也包含了未知参数,即。又设为总体X的n个样本值,其样本的k阶原点矩为

这样,我们按照当参数等于其估计量时,总体矩等于相应的样本矩的原则建立方程,即有

由上面的m个方程中,解出的m个未知参数即为参数的矩估计量。

若为的矩估计,为连续函数,则为的矩估计。

极大似然估计

当总体X为连续型随机变量时,设其分布密度为,其中为未知参数。又设为总体的一个样本,称

为样本的似然函数,简记为Ln.

当总体X为离型随机变量时,设其分布律为,则称

为样本的似然函数。

若似然函数在处取到最大值,则称分别为的最大似然估计值,相应的统计量称为最大似然估计量。

若为的极大似然估计,为单调函数,则为的极大似然估计。

(2)估计量的评选标准

无偏性

设为未知参数的估计量。若E()=,则称为的无偏估计量。

E()=E(X),E(S2)=D(X)

有效性

设和是未知参数的两个无偏估计量。若,则称有效。

一致性

设是的一串估计量,如果对于任意的正数,都有

则称为的一致估计量(或相合估计量)。

若为的无偏估计,且则为的一致估计。

只要总体的E(X)和D(X)存在,一切样本矩和样本矩的连续函数都是相应总体的一致估计量。

(3)区间估计

置信区间和置信度

设总体X含有一个待估的未知参数。如果我们从样本出发,找出两个统计量与,使得区间以的概率包含这个待估参数,即

那么称区间为的置信区间,为该区间的置信度(或置信水平)。

单正态总体的期望和方差的区间估计

设为总体的一个样本,在置信度为下,我们来确定的置信区间。具体步骤如下:

(i)选择样本函数;

(ii)由置信度,查表找分位数;

(iii)导出置信区间。

已知方差,估计均值

(i)选择样本函数

(ii)查表找分位数

(iii)导出置信区间

未知方差,估计均值

(i)选择样本函数

(ii)查表找分位数

(iii)导出置信区间

方差的区间估计

(i)选择样本函数

(ii)查表找分位数

(iii)导出的置信区间

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