《概率论课件5.1-5.2》由会员分享，可在线阅读，更多相关《概率论课件5.1-5.2（20页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1.点估计,数理统计的基本问题是如何根据样本提供的信息，对总体的 分布及分布的数字特征作出统计推断.,统计推断,对所要推断的参数，构造适当的样本函数，即统计量，用这个统计量来估计该参数.,点估计,给出总体未知参数所在的随机范围，并指出这个范围包含总体参数的概率.,2.区间估计,5.1 点估计概述,衡量统计量的好坏，有三条标准： （1）无偏性；（2）有效性；（3）相合性.,二、评价估计量的标准,故样本二阶中心矩是 2的有偏估计量 但,都是总体数学期望 的无偏估计量.,都是 2的无偏估计量,例54 设总体X N(1 2) 其中参数 2未知 20 (X1 Xn)为来自总体X 的样本(n1) 考虑 2的两个估计量,下面来比较它们的方差,作业：p.154 1、 p.193 4,5.2 参数的最大似然估计与矩估计,求一般参数点估计的常用方法.,一、 矩法估计(皮尔逊:替换原则),用样本的 k 阶原点矩等于总体的 k 阶原点矩，用样本的 k 阶中心矩等于总体的 k 阶中心矩（一般利用 1 阶原点矩和 2 阶中心矩），建立方程，解出所需估计的参数.,最大似然原理,二、最大似然估计,解:似然函数为,作业：p.159 1(1),
