数理统计(1)

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1、第七章 参数估计,点估计 基于截尾样本的最大似然估计 估计量的评选标准 区间估计 正态总体参数的区间估计 (0-1)分布参数的区间估计 单侧置信区间,7.1 点估计 7.1.1 参数估计的概念,定义 设X1, , Xn是总体X的一个样本,其分布函数为F(x; ), 。其中为未知参数, 为参数空间, 若统计量g(X1, , Xn)可作为的一个估计,则称其为的一个估计量,记为,注:F(x;)也可用分布律或密度函数代替.,若x1, , xn是样本的一个观测值。,由于g(x1, , xn) 是实数域上的一个点,现用它来估计, 故称这种估计为点估计。点估计的经典方法是矩估计法与极大似然估计法。,7.1.

2、2 矩估计法(简称“矩法”),关键点: 1.用样本矩作为总体同阶矩的估计,即,2.约定:若 是未知参数的矩估计,则g()的矩估计为g( ),例1:设X1, , Xn为取自总体B(m,p),的样本,其中m已知,0p0为一给定实数。 求p=PX0未知,求参数 的极大似然估计。,7.2 基于截尾样本的最大似然估计,一、基本概念,二、基于截尾样本的最大似然估计,三、小结,一、基本概念,1. 寿命分布的定义,产品寿命T 是一个随机变量,它的分布称为寿命分布.,2. 完全样本的定义,(一种典型的寿命试验),如果不能得到完全样本, 就考虑截尾寿命试验.,3. 两种常见的截尾寿命试验,(1) 定时截尾寿命试验

3、,(2) 定数截尾寿命试验,二、基于截尾样本的最大似然估计,1. 定数截尾样本的最大似然估计,设产品的寿命分布是指数分布,其概率密度是,设有n个产品投入定数截尾试验, 截尾数为m,得定数截尾样本,为了确定似然函数, 观察上述结果出现的概率.,上述观察结果出现的概率近似地为,取似然函数为,对数似然函数为,2. 定时截尾样本的最大似然估计,设定时截尾样本,与上面讨论类似,得似然函数为,例,设电池的寿命服从指数分布,其概率密度为,随机地取50只电池投入寿命试验, 规定试验进行到其中有15只失效时结束试验, 测得失效时间(小时)为115, 119, 131, 138, 142, 147, 148, 1

4、55, 158, 159, 163, 166, 167, 170, 172.,解,7.3 估计量的评选标准 7.3.1 一致性,例1.设 已知0p0,b0,a+b=1 统计量 都是E(X)的无偏估计,并求a,b使所得统计量最有效,1. 置信区间的定义,7.4 区间估计,关于定义的说明,若反复抽样多次(各次得到的样本容量相等,都是n),按伯努利大数定理, 在这样多的区间中,例如,2. 求置信区间的一般步骤(共3步),单击图形播放/暂停 ESC键退出,单击图形播放/暂停 ESC键退出,解,由上节例4可知,例1,其概率密度为,解,例2,这样的置信区间常写成,其置信区间的长度为,由一个样本值算得样本均

5、值的观察值,则置信区间为,其置信区间的长度为,比较两个置信区间的长度,置信区间短表示估计的精度高.,说明: 对于概率密度的图形是单峰且关于纵坐标轴对称的情况, 易证取a和b关于原点对称时,能使置信区间长度最小.,今抽9件测量其长度, 得数据如下(单位:mm): 142, 138, 150, 165, 156, 148, 132, 135, 160.,解,例3,7.5 正态总体参数的区间估计,1、2已知,/2,/2,1-,可取,(1-),1-,的置信度为1的置信区间为,注:的1置性区间不唯一。,都是的1置性区间.但=1/2时区间长最短.,求正态总体参数置信区间的解题步骤:(1)根据实际问题构造样

6、本的函数,要求仅含待估参数且分布已知;(2)令该函数落在由分位点确定的区间里的概率为给定的置信度1,要求区间按几何对称或概率对称;(3)解不等式得随机的置信区间;(4)由观测值及值查表计算得所求置信区间。,(1)解:,已知时,的置信度为1的置信区间为,这里,2、2未知,m的1-a置信区间为,1-,即得,(2)解:,未知时,的置信度为1的置信区间为,这里,7.5.2 单正态总体方差的置信区间,假定m未知,,s2的置信度为1的置信区间为,7.5.3 双正态总体均值差的置信区间,其中,可解得1- 2 的置信区间,7.5.4 双正态总体方差比的置信区间,假定1,2未知,7.6 (0-1)分布参数的区间

7、估计,一、置信区间公式,二、典型例题,一、置信区间公式,推导过程如下:,因为(01)分布的均值和方差分别为,因为容量n较大,由中心极限定理知,二、典型例题,设从一大批产品的100个样品中, 得一级品60个, 求这批产品的一级品率 p 的置信水平为0.95的置信区间.,解,一级品率 p 是(0-1)分布的参数,例1,p 的置信水平为0.95的置信区间为,设从一大批产品的120个样品中, 得次品9个, 求这批产品的次品率 p 的置信水平为0.90的置信区间.,解,例2,p 的置信水平为0.90的置信区间为,7.7 单侧置信区间,二、基本概念,三、典型例题,一、问题的引入,四、小结,一、问题的引入,但在某些实际问题中, 例如, 对于设备、元件的寿命来说, 平均寿命长是我们希望的, 我们关心的是平均寿命 的“下限”; 与之相反, 在考虑产品的废品率 p时, 我们常关心参数 p的“上限”, 这就引出了单侧置信区间的概念.,二、基本概念,1. 单侧置信区间的定义,2. 正态总体均值与方差的单侧置信区间,三、典型例题,设从一批灯泡中, 随机地取5只作寿命试验,测得寿命(以小时计)为 1050, 1100, 1120, 1250, 1280, 设灯泡寿命服从正态分布, 求灯泡寿命平均值的置信水平为 0.95 的单侧置信下限.,解,例1,解,例2,

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