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a+b (b − a ) 2 解 由于 E ( X ) = , D( X ) = 12 2
E ( X ) = D( X ) + E ( X )
10
事实上，按矩法原理，令
1 X = n
A2
∑X
i =1
n
i
= µ
2
1 = n
∧
∑
i =1
n
X i2 = E ( X
)
µ ˆ=X
2 2 2 2 ˆ = A − µ σ = E ( X ) − E ( X ) ˆ 2
n 1 n 2 1 = ∑ X i − X 2 = ∑ ( X i − X ) 2 = S n2 n i =1 n i =1
ˆ =θ ˆ ( x , x , , x ) θ 1 1 1 2 n ˆ =θ ˆ ( x , x , , x ) θ 2 2 1 2 n ˆ =θ ˆ ( x , x , , x ) θ k k 1 2 n
——未知参数θ1,θ2, …,θk 的矩估计值
13
例2 设总体 X ~ N ( µ ,σ 2 ), X1, X2,…, Xn为总体的 样本, 求 µ ,σ 2 的矩法估计量。
2
参数估计的类型
点估计(point Estimation) —— 估计未知参数的值 区间估计(interval Estimation)—— 估计未知参数的 取值范围，使得这个范围包含未知参数真值的 概率为给定的值.
3
§ 7.1
点估计的思想方法
点估计法
设总体X 的分布函数的形式已知，但它含有 一个或多个未知参数：θ1,θ2, …,θk 设 X1, X2,…, Xn为总体的一个样本 构造 k 个统计量： θ 1 ( X 1 , X 2 , , X n )
1 10 E ( X ) = x = ∑ xi = 1147(h) 10 i =1 10 ∧ 1 2 2 2 D( X ) = σ ˆ = ∑ xi − x = 6821 10 i =1
∧
D( X ) = 79.25(h)
∧
15
例5 设总体 X ~ U (a, b), a, b 未知，求 a, b 的 矩法估计量.
∧
ˆ ≈ 3.045 于是 µ的估计值为 µ
7
顺序统计量法
不论X服从什么分布，都可以用样本中位数作为 总体均值的估计量，用样本极差作为总体均方差 的估计量
8
例 一面粉厂用自动生产线包装面粉，现在一 批产品中随机抽取10袋，测得重量（单位： kg）如下： 25.3 24.7 24 24.8 25.4 25.0 24.9 24.6 25.2 25.1 试用顺序统计量法分别估计总体均值和方差。
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∧
设待估计的参数为 θ1 ,θ 2 ,,θ k 设总体的 r 阶矩存在，记为
E ( X ) = µ r (θ1 ,θ 2 ,,θ k )
r
设 X1, X2,…, Xn为一样本，样本的 r 阶矩为
令ห้องสมุดไป่ตู้
1 n r Br = ∑ X i n i =1
1 n r µ r (θ1 ,θ 2 ,,θ k ) = ∑ X i r = 1,2,, k n i =1 —— 含未知参数 θ1,θ2, …,θk 的方程组
9
矩估计法 用样本的 k 阶矩作为总体的 k 阶矩的 方法 估计量, 建立含有待估计参数的方程， 从而可解出待估计参数 一般地，不论总体服从什么分布，总体期望 µ 与方差σ 2 存在，则它们的矩估计量分别为
1 n µ ˆ = ∑ Xi = X n i=1
n 1 2 2 2 ˆ = ∑ ( X i − X ) = Sn σ n i =1
θ 2 ( X 1 , X 2 , , X n )
θ k ( X 1 , X 2 ,, X n )
随机变量
4
当测得一组样本值(x1, x2,…, xn)时，代入上述 统计量，即可得到 k 个数： θˆ1 ( x1 , x2 ,, xn ) θˆ2 ( x1 , x2 ,, xn ) 数值 θˆk ( x1 , x2 ,, xn )
ˆ1 ,θ ˆ2 ,,θ ˆk 为未知参数θ1 ,θ 2 ,,θ k 的估计值 称数θ 对应的统计量为未知参数θ1 ,θ 2 ,,θ k 的估计量 Q : 如何构造统计量？ 如何评价估计量的好坏？ 5
常用的点估计方法
频率替换法
nA 利用事件A 在 n 次试验中发生频率 n 作为事件A 发生的概率 p 的估计量
nA p → p n
6
例1 设总体X ~ N ( µ , 2 ), 在对其作28 次独立 观察中, 事件 “X < 4”出现了21 次, 试用频率替 换法求参数 µ的估计值.
4 − µ 21 ) ≈ = 0.75 解 由 P ( X < 4) = Φ ( 28 2
查表得
4−µ = 0.675 2
统 计 推 断
参数估 计问题
点估计 区间估 计
假设检 验问题
1
什么是参数估计？
参数是刻画总体某方面的概率特性的数量. 当这个数量是未知的时候，从总体抽出一个 样本，用某种方法对这个未知参数进行估计 就是参数估计. 例如，X ~N (µ ,σ 2), 若µ, σ 2未知，通过构造样本的函数, 给出它 们的估计值或取值范围就是参数估计的内容. 点估计 区间估计
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解方程组，得 k 个统计量： ˆ ( X , X , , X ) θ 1 1 2 n ˆ ( X , X , , X ) θ 2 1 2 n ——未知参数θ1,θ2, …,θk 的矩估计量 ˆ ( X , X , , X ) θ k 1 2 n 代入一组样本值得k个数:
ˆ矩 = X 解 µ
2 ˆ σ 矩
1 n 2 2 = ∑ Xi − X n i =1
例3 设总体 X ~ E(λ), X1, X2,…, Xn为总体的样本, 求λ的矩法估计量。 1 1 E ( X ) = 解 令 X = λ λ ∧ 1 ˆ = 故 λ 矩
X
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例4 设从某灯泡厂某天生产的一大批灯泡中 随机地抽取了10只灯泡，测得其寿命为 (单位：小时)： 1050, 1100, 1080, 1120, 1200 1250, 1040, 1130, 1300, 1200 试用矩法估计该厂这天生产的灯泡的平均 寿命及寿命分布的标准差. 解
