- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
⑵ 由于 EX 中不含有 2 ，故根据低阶矩优先的原则，改用二阶
原点矩建立方程： 1
n
n i 1
X
2 i
E(X 2)
2
2 ，解得
¶ 2
1 n
n i 1
X
2 i
2
．
⑶ 属 k 2 的情形，故需要建立二个方程．由
X EX ,
1
n
n i 1
(Xi
X )2
DX
2,
解得： µ X ,
“=”为形式上记号，实质上应该为“ ”
当 k 2 时，最常用的二个方程为
X EX ,
1
n
n i 1
X
2 i
E(X 2) .
由于此方程组与下列方程组
X EX ,
1
n
n i 1
(Xi
X )2
DX
等价，因此后者的使用更为普遍．
例 1.1 设总体 X ~ P() ，其中 为未知参数． (X1, X2,L , Xn ) 为来自总体 X 的样本，试求 的矩估计量 $． 【分析】 由于只有一个未知参数 ，故只需建立一个方程．
¶ 2
1 n
n i 1
(Xi
X )2 ．
例 1.3
设总体 X
~
0
2
1
2 (1 )
2
2
3
1 2
，其
中
是
未知参数，利用总体 X 的样本值 (3, 1, 3, 0, 3, 1, 2, 3) ，求
的矩估计值 ．
解 由题意知，
EX 0 2 1 2 (1 ) 2 2 3 (1 2 ) 3 4 ，
【思想与方法】 样本矩代替理论矩，建立 k 个方程，从 中解出 k 个未知参数的矩估计量．（重点）
当 k 1时，方程 X EX 最为常用．
但有时 EX 中不含有未知参数 ，因此从 X EX 中不能 求得$，故此时根据低阶矩优先的原则，如改用二阶原点矩建
立方程
1
n
n i 1
X
2 i
E(X 2) ，
d
i
建立方程(组)．如果从中解得惟一驻点ˆ ˆ( X1, X 2 , , X n ) ,
则ˆ 即为 的极大似然估计；
非常规方法
第三步：如果上述方程无解，则通过单调性的讨论，在某边界点
处求出 的极大似然估计量．
例 1.6 设总体 X ~ P() ，其中 为未知参数．(X1, X2,L , Xn ) 为来自总体 X 的样本，试求 的极大似然估计量 $．
一次试验中事件 A 已出现，则一般说来，当时的试验条件应
更有利于事件 A 的出现．
定义 1.2 如果总体 X 为离散型随机变量，其分布律为
P{X x} p(x; ) ， x a1, a2, , an , ，
n
则记 L(x1, x2 , , xn; ) p(xi ; ) ． i 1 如果总体 X 为连续型随机变量，其密度函数为
3
二、矩估计法
矩估计法是英国统计学家 K 皮
尔逊 (K Pearson) 在1894 年提出的
方法．
定义 1.1 用来自总体 X 的样本 ( X1, X 2 , , X n ) 的 k 阶原
点矩
Ak
1 n
n i 1
xik
作为总体
X
的k
阶原点矩
E(X k )
的
估计量，所产生的参数估计方法称为矩估计法，由矩估计 法得到的估计量叫做矩估计量．
解 似然函数为
n
L() L(x1, x2,L
解 由 X EX ，解得 $ X ．
【直 观意义 】设某 电话在 一定时间 段内的 被呼唤 次数
X ~ P() ， 为平均呼唤次数． Xi 为第 i 次观察时的呼唤次 数，则 X 为此 n 次观察时的平均次数．故 X 意味着用观
察的平均次数，近似代替一般情况下该电话在此时间段内的 平均呼唤次数．
一、点估计的概念
所谓点估计就是要构造一个合适的统计量 $ $( X1, X 2 ,L , X n )
作为未知参数 的估计．统计学上称$为 的估计量．对应于
样本 (X1, X2,L , Xn ) 的每个观察值 (x1, x2 ,L , xn ) ，估计量$的值
$(x1, x2 ,L , xn ) 称为 的估计值．
2020/6/18
第七章 参数估计
11-1
参数估计是统计推断的基本问题之一．在实际问题中，总
体 X 的分布类型可能已知，也可能未知．但不论如何，都需 要依据样本所提供的信息，估计总体 X 中如数字特征等未知
参数 的取值，这就是参数估计问题．其主要内容包含点估计、
估计量的评价标准和区间估计．
2
§1 点估计
xf (x, )dx
xe(x )dx 1 ，
故由 X EX 1 ，解得$ X 1．
三、极大似然估计
极大似然估计法是由英国统计学家
费歇尔于1912 年提出，并在1921年的工
作中又加以发展的一种重要且普遍使用 的点估计法．
极大似然估计法是依据“概率最大的事件最有可能出现” 的“实际推断”原理产生的估计法．其基本思想是：如果在
f (x; ) ， x ，
n
则记 L(x1, x2, , xn; ) f (xi; ) ． i 1
称 L(x1, x2,L , xn; ) 为似然函数，有时也简记为 L( ) ．
定义 1.3 如果 满足
L(X1, X2, , Xn;) max L(X1, X2, , Xn; ) ，
就称 为未知参数 的极大似然估计量．
x 313031 23 2 ， 8
由 x EX ，即 2 3 4 ，故解得 的矩估计值为ˆ 1 ．
4
例 1.4
设总体
X
的密度函数为
f
(x, )
e(x ) ,
0,
x , x ,
其中 为未知参数．从总体 X 中取得样本 ( X1, X 2,L , X n ) ，
求 的矩估计量$．
解
由于 EX
【思想】由定义 1.3 知，求 的极大似然估计量就是求似然 函数 L( ) L(X1, X2, , Xn; ) 的最大值点 ．
极大似然估计量的求解步骤：
常规方法
第一步：写出似然函数 L( ) ，并取对数 ln L( ) ；
第二步：令 d ln L( ) 0 ，或 ln L( ) 0 ， i 1, 2, , k ，
例 1.2 设总体 X ~ N(, 2 ) ，(X1, X2 ,L , Xn ) 为来自总体 X 的
样本．
⑴ 如果 2 已知， 未知，求 的矩估计量 µ ； ⑵ 如果 已知， 2 未知，求 2 的矩估计量¶ 2 ； ⑶ 如果 , 2 均未知，求 和 2 的矩估计量 µ 和¶ 2 ． 解 ⑴ 由 X EX ，解得 µ X ．
