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数理统计习题课


L( ) 4 6 (1 )2 (1 2 )4 , ln L( ) ln 4 6 ln 2 ln(1 ) 4 ln(1 2 ), d ln L( ) 6 2 8 6 28 24 2 ,
d 1 1 2 (1 )(1 2 )
令 d ln L( ) 0, 解得 7 13 .
d (4) 解似然方程得 的极大似然估计量ˆ.
4)要掌握估计量的评选标准.
(1)无偏性: E(ˆ) .
(2)有效性: (3)相合性:
2010年5月1日8时48分
D(ˆ1) D(ˆ2 ),ˆ好. 0, lim P(| ˆ | ) 1.
n
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概率论与数理统计
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5) 要会正态总体未知参数的区间估计.
nF n1( x) f ( x)
nxn1
n
,
0,
0 x
其它
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概率论与数理统计
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E(ˆ2 )
n
n
1
E(
X(n)
)?
E( X(n) ) xfX(n) ( x) d x
0
x
nx n1
n
d
x
n ,
E
nf X( n
n1) (Xx)(nn)10n,xnn,1
i 1
为D(X)的无偏估计.

n1
E[C ( Xi1
Xi
)2 ]
n1
C E(Xi1
Xi
)2
i 1
i 1
n1
C {D( Xi1 Xi ) [E( Xi1 Xi )]2}
i 1
而X1, X2 , ···, Xn 相互独立,且与X 同分布
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概率论与数理统计
属于拒绝域,从而对H0作出判断.
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概率论与数理统计
二、重要公式与结论
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1. 样本( X1,, Xn )取自X表示Xi独立同( X )分布.
2. E( X ) E( X ) , E(S2 ) D( X ) 2 D( X ) D( X ) 2 .
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例4 设总体X的概率分布为
X0
1
23
P 2 2 (1 ) 2 1 2
其中(0<<1/2)是未知参数,利用总体X如下样本值
3, 1, 3, 0, 3, 1, 2, 3 求的矩估计值和最大似然估计值.
解 : E( X ) 0 2 1 2 (1 ) 2 2 3 (1 2 ) 3 4 ,
d
12
因7 13 1 不合题意, 12 2
所以的最大似然估计值为 ˆ=7- 13 .

12
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例5
设 ˆ1,ˆ2 是参数 的二个相互独立的无偏估计量, 且 D(ˆ1 ) 2D(ˆ2 ). 找出常数 k1, k2, 使 k1ˆ1 k2ˆ2
x 1 (3 1 3 0 3 1 2 3) 2, 8
令E( X ) x,即3 4 2,
解得 的矩估计值为 ˆ 1 .
4
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概率论与数理统计
3, 1, 3, 0, 3, 1, 2, 3
X0
P 2
对于给定的样本值,似然函数为
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1
23
2 (1 ) 2 1 2
(2) 令 A1 1 ;
(3) 解上面方程,得 ˆ ˆ( X1,, Xn ).
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极大似然法求估计量的步骤:(一般情况下)
(1) 构造似然函数 L( ) :
n
L( ) f ( xi ) ;
(
2)
取对数:ln
i 1
L(
);
(3) 令 d ln L 0;
S4
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X
~
N (0,1)
1
2
n i1
(Xi
X )2
~
2(n
1)
n
X
n
1
2
n
(Xi X )2
i 1
n 1
n(n 1)(X ) ~ t(n 1) n (Xi X )2 i1
故应选(B)

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将其视为取自总体N (2 ,2 2 )的简单随机样本,则
其样本均值为1 n
n i 1
(Xi
Xni )
1 n
2n i 1
Xi
2X,
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样本方差为 1 Y . n1
由于E( 1 Y ) 2 2 ,所以E(Y ) 2(n 1) 2 .
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一、主要内容及要求
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1)掌握统计量的概念,会判断哪些样本的函数 是统计量;
2)掌握正态总体的样本均值和样本方差的定 义及其分布;
3)要会熟练运用矩法和极大似然法求估计量. 矩法求估计量的步骤:
(1) 求 1 E( X );
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三、典型例题分析与解答
例1 设总体 X ~ N (72,100) ,为使样本均值大于
70 的概率不小于 90% ,则样本容量 n 4—2 — .
解 设样本容量为 n , 则 X ~ N (72,100) n

P
(
X
70)
P
X
72
70
72
P
X
72
0.2
n
10 n 10 n 10 n
P X 72 0.2 n 0.2 n
10 n
令 0.2 n 0.9 查表得 0.2 n 1.29
即 n 41.6025 所以取 n 42 ■
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例2 设 X1, X 2,, X n 是来自正态总体N ( , 2 )
的简单随机样本, X 是样本均值,
设为总体X的分布中的未知参数,X1,X2,…,Xn
为取自X的样本,若存在两个统计量:
ˆ1( X1, X2 ,, Xn ), ˆ2 ( X1, X2 ,, Xn )
使得对给定的 (0<<1), 有:
P(ˆ1 ˆ2 ) 1 . 则称 [ˆ1,ˆ2 ] 为 的置信度为1- 的置信区间, ˆ1,ˆ2 分别称为置信下限和置信上限.
x
x
1
e dx0
2
不含有, 故不能由此得到 的矩估计量.
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要求:
E(X 2)
2
A2
1 n
n i 1
X
2 i
E( X 2 ) x2 f ( x; ) d x
x2
1
x
e dx
x
2
1
e
x
d
x
2
0
2 2.
2ˆ2
1 n
也是 的无偏估计, 并且使它在所有这样形状的估
计量中方差最小. 解:
E(ˆ1) E(ˆ2 ) E(k1ˆ1 k2ˆ2 ) (k1 k2 ) .
欲使E(k1ˆ1 k2ˆ2 ) ,只须k1 k2 1.
又因为ˆ1与ˆ2相互独立, D(ˆ1) 2D(ˆ2 ),故
D(k1ˆ1 k2ˆ2 ) k12D(ˆ1) k22D(ˆ2 ) (2k12 k22 )D(ˆ2 ).
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6) 要会根据样本进行正态总体的假设检验.
假设检验的步骤:
(1) 由实际问题提出原假设H0(与备择假设H1); (2) 选取适当的统计量,并在H0为真的条件下确 定该统计量的分布;
(3) 根据问题要求确定显著性水平(一般题目
中会给定),从而得到拒绝域; (4) 由样本观测值计算统计量的观测值,看是否
C {D( Xi1 Xi ) [E( Xi1 Xi )]2}
i 1 n1
C 2D( X ) C 2(n 1)D( X ) D( X )
i 1
C 1 . 2(n 1)

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例8
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设总体 X ~ U [0, ], 参数 0, X1, X2 ,, Xn
S12
1 n 1
n i1
(Xi
X
)2,
S22
1 n
n i1
(Xi
X
)2,
S32
1 n 1
n i1
(Xi
)2,
S42
1 n
n i1
(Xi
)2,
则服从自由度为n - 1的t 分布的随机变量为:
(A) X n 1
S1
(C) X n
S3
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(B) X n 1
S2 (D) X n
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欲使D(k1ˆ1 k2ˆ2 )为最小, 只须
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