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5.参数估计

2024-07-02 16:32| 来源: 网络整理| 查看: 265

1.点估计

什么是点估计 设总体X的分布形式已知,但它的一个或多个参数未知,借助于总体X的一个样本来估计总体未知参数的值的问题称为参数的点估计问题

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注意:

点估计的问题就是要构造一个适当的统计量(估计量),用它的观察值作为未知参数的近似值(估计值) 估计量的评选标准

无偏性 若估计量的数学期望存在,并且该期望等于总体参数,则称为无偏估计 无偏估计的实际意义就是:"E(估计值) - 真值"的结果为0 不论总体服从什么分布,样本均值是总体均值的无偏估计;样本方差是总体方差的无偏估计

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有效性 有两个无偏估计θ1和θ2,如果在样本容量n相同的情况下,θ1比θ2更密集在真值附近,就认为θ1比θ2更理想换言之,无偏估计以方差最小者为好相合性 随着样本容量的增大,一个估计量的值稳定于待估参数的真值。满足此条件的估计量为相合估计量

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2.区间估计

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对于未知参数,我们不仅要得到近似值(点估计),还希望估计出一个范围(区间),并希望知道这个范围包含参数真值的可信程度。这种形式的估计称为区间估计,这样的区间称为置信区间 置信区间、置信水平 设(X1,…,Xn)是取自总体X的一个样本,对于未知参数θ,给定α,0



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