第二章 参数估计性质的证明

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1、一、参数估计与是Y的线性函数 仅说明是Y的线性函数,的情况类似可以得到。 由的估计式, 即由随机变量Y线性表出,从这一关系式还可理解到的随机性是由Y带来的。参数估计线性性质的重要性,是可以基于Y的统计分布建立参数估计和统计分布,这对利用和对真实参数和的统计推断带来了极大的方便。对于有如下一些性质,1、。2、。3、。4、。二、最小二乘估计与的无偏性质仅说明是的无偏估计,的无偏性类似可证。由的关于Y的线性表出式, 对求数学期望并考虑零均值假定() 所以 这就证明了具有无偏性。同理有。三、最小二乘估计与的最小方差性质对于OLS估计式和,已知其方差为 这里只证明最小,最小的证明可以类似得出。 任设的另

2、一个线性无偏估计为,即 其中 因为也是的无偏估计,即,必须有 ,同时 因为 上式最后一项中 (因为,)所以 而,因为,则有,为此 只有时,由于是任意设定的的线性无偏估计式,这表明的OLS估计式具有最小方差性。 一般地,将具有最小方差性的无偏估计量,称为该估计量满足有效性。四、参数估计与的一致性若样本容量n趋于无穷时,有,则下面只证明具有一致性,的一致性类似可证。由的线性性及的性质,可得 (1)考虑基本假定2和假定3并注意的定义,同时有 (2)所以 (3)根据已知条件并考虑式(3),有 (4)再根据车贝雪夫不等式,对任意 (5)所以,由式(4)这就证明了具有一致性。一致性表明了,随着样本容量的增大,一个好的估计应该越来越靠近其真实值,使得偏差大的概率越来越小。五、最小二乘估计的证明用离差形式表示模型时 而且 因此 则有 取的期望 式中 (1) (2) (3) 所以 如果定义 其期望值为 这说明是的无偏估计。6

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