【统计学学习Ep29】浙江大学《概率论与数理统计》知识点总结P149:矩估计法

您所在的位置:网站首页 总体k阶矩与样本k阶矩 【统计学学习Ep29】浙江大学《概率论与数理统计》知识点总结P149:矩估计法

【统计学学习Ep29】浙江大学《概率论与数理统计》知识点总结P149:矩估计法

2023-05-30 13:33| 来源: 网络整理| 查看: 265

(合计487字,用时90min——)

第七章 参数估计

& 1 点估计

概念:

点估计问题:设总体X的分布函数F(x;θ)的形式为已知,θ是待估参数,X1,X2,...,Xn是X的一个样本,x1,x2,...,xn是相应的一个样本值。点估计问题就是要构造一个适当的统计量θ(X1,X2,...,Xn),用它的观察值θ(x1,x2,...,xn)作为未知参数θ的近似值。

估计量:我们称θ(X1,X2,...,Xn)为θ的估计量。

估计值:我们称θ(x1,x2,...,xn)为θ的估计量。

估计:在不致混淆的情况下统称估计量和估计值为估计。

 

(一)矩估计法

矩估计法:设X为连续型随机变量,其概率密度为

或X为离散型随机变量,其分布律

其中

假设总体X的前k阶矩

基于样本矩

——用样本矩作为相应的总体矩的估计量,而以样本矩的连续函数作为相应的总体矩的连续函数的估计量。这种估计方法称为矩估计法。

矩估计法的具体做法如下:设

——这是一个包含k个未知参数

的联立方程组。一般来说,可以从中解出

,得到

——以Ai分别代替上式中的μi,i=1,2,...,k,就以

——分别作为θi,i=1,2,...,k的估计值,这种估计值量称为矩估计量。矩估计量的观察值称为矩估计值。



【本文地址】


今日新闻


推荐新闻


CopyRight 2018-2019 办公设备维修网 版权所有 豫ICP备15022753号-3