参数估计PPT课件
第五章 参数估计
第一节、参数估计的基本概念
一、全及总体和抽样总体
1、全及总体及总体容量(N)。 2、抽样总体及样本容量(n)。
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1
大样本(n≥30) 小样本(n﹤30) 简单随机样本
随机变量 X1, X 2,, X n 随机变量观察值 x1, x2,, xn
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2
T X ~ tn 1
S
n
3、
n 1S 2 ~ 2 n 1
2
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自由度的确定:
x
1 n
n i 1
xi
S 2 1 n
n 1 i1
xi x 2
确定
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(三)中心极限定理
定理5.4:对于大样本 X1, X 2,, X n , n 30 来 说,有:
2
ˆ1
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1
2
ˆ2
31
区间估计示意图2(57)
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32
区间估计的步骤:
1、明确被估计的参数和事先确定置信水平。 2、根据问题的要求,构造相应的概率事件。 3、进行转化处理,并找出估计量及其分布。 4、利用估计量的分布求出置信区间。
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二、总体均值的区间估计
例如,有一总体{3,5,7},从中随机重复抽
取2个单位,则样本{
X
i 1
,
X
i 2
}可取值:
{3,3}、{3,5}、{5,3}、{3,7}、{7,3}、
{5,5}、{5,7}、{7,5}、{7,7}。
其中{ x1i ,x2i }——观测值。
其均值分别为:3、4、5、6、7。
其相应出现的概率 pX 分别为:
(一)大数定律
定理5.1(切比雪夫大数定理):
lim n
P
1 n
n
i 1
Xi
1
定理5.2(贝努里大数定理):
lim n
P
m n
p
1
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(二)抽样分布定理
定理5.3:若
有:
X1, X 2,, X n ,且 X i ~
N
, 2
,则
1、
X
~
N
,
2
n
或
ห้องสมุดไป่ตู้
Z
X
~
N 0,1
n
2、
X
~
N
,
2
n
而无论方差是否已知。
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第三节 点估计
一、估计量的概念
ˆX1, X 2, X n
二、评价估计量的标准
(一)无偏性:
Ex
(二)有效性:
(3)
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23
(三)一致性:
lim n
P
1 n
n
Xi
i 1
1
n
Xi
用 X i1 n
估计总体均值
n
X
i
1/9、2/9、3/9、2/9、1/9。
而总体的均值为:5。
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(5)(7)(8)(19)(23)(27)
3
二、总体指标和样本指标
1、总体指标(全及指标、总体参数)
总体均值
总体方差 2
总体成数 P
N
Xi
P i1 X N
1,当 Xi 具有某种性质 时
Xi
0,当 Xi 不具有某种性质时
6
第二节、统计量与抽样分布
一、统计量
统计量 统计量的值
X
1 n
n i 1
Xi
1 n
X n i1 xi
S 2 1 n n 1 i1
Xi X
2
S 2 1 n
n 1 i1
xi x 2
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(3)
7
二、抽样分布(3)
(一)正态分布中 X 的分布
定理:从平均值为 、方差为 2的正
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4
2、样本指标(抽样指标)
(3)
n
xi
x i1 n
n
xi
p i1 x n
n
xi x 2
S 2 i1 n 1
1,当 xi 具有某种性质时
xi
0,当 xi 不具有某种性质时
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5
三、重复抽样和不重复抽样
1、重复抽样。 2、不重复抽样。
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X
2
用 S 2 i1
估计总体方差 2
n 1
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第四节 区间估计
一、区间估计的基本问题
区间估计是通过样本来估计总体参数可
能位于的区间。
(10)
n
xi
x i1 n
n
xi x 2
S 2 i1 n 1
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25
区间估计:
(10)
ˆ1x1, x2,xn ˆ2 x1, x2,xn
2
x0
10
(二) 2分布
定理:设 X1, X 2,, X n 是独立同分布
随机变量,且 Xi ~ N 0,1 ,则随机变量
2
X
2 1
X
2 2
X
2 n
~
2n
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设 2 的分布密度为 f (t) ,则对 2 n 0 有:
P 2 2 n
f t dt
2 n
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p ˆ1 ˆ2 1
置信概率(置信水平)1 置信区间 [ˆ1,ˆ2 ]
置信上限 置信下限 显著水平
ˆ2
p ˆ1 ˆ2 f xdx 1 ˆ1
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附录:
抽样平均误差和抽样极限误差
抽样平均误差:一系列抽样指标的标准
差 。
ˆ
ˆ , 称为抽样极限误差
(3)
态总体中抽取容量为n的一个样本,则随机 变量
X
Xi n
~
N
,
2
n
或
X ~ N0,1
/ n
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即,对某 x0 有:
X P( x0 )
n
1
x0
e
t2 2
dt
2
1
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9
标准正态分布分布示意图: (25)(26)
P(1
X
2 )
1
n
P(
X
x0 )
1
n
1
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Pt t n
f tdt
t n
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15
t分布示意图:
Pt t n
t n
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(三)F分布
定理:若 X ~ 2n ,Y ~ 2m,且 X
与 Y 相互独立,则:
X
F Y n ~ Fn, m
m
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F分布示意图:
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三、与抽样分布有关的几个定理(3)
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2 分布示意图:
P 2 2 n
2 n
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(三)t分布
定理:若 X ~ N0,1 , Y ~ 2 n ,并
且 X 与 Y 相互独立,则随机变量
t X ~ tn
Y n
自由度:可以自由取值的随机变量的个数。
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设 t 的分布密度为 f (t) ,则对某 t n 有:
影响统计量的分布的因素:总体分 布的类型是否已知、样本容量的大小、 总体方差是否已知。
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p ˆ 1
ˆ ˆ ˆ
p ˆ ˆ 1
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(31)(61)(62)
28
t ,t
称t为概率度
ˆ t
ˆ
t
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从而
p
ˆ
t 1
p
ˆ
t
1
2
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30
区间估计示意图1(28)(37)(40)