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文档简介

1、数理统计第二章自测题 时间:120分钟,卷面分值:100分一、填空题:(每题2分,共10分) 得分 1设总体X服从参数为的泊松分布,X1, X2, , Xn是取自X的随机样本,其均值和方差分别为和,如果是的无偏估计,则a= 。2设总体X的密度函数为,为来自该总体的一个简单随机样本,则参数的矩估计量为 。3已知,为未知参数的两个无偏估计,且与不相关,。如果也是的无偏估计,且是,的所有同类型线性组合中方差最小的,则a= ,b= 。4设X是在一次随机试验中事件A发生的次数,进行了n次试验得一组样本X1, X2, , Xn,其中事件A发生了k次,则事件A发生的概率为p,p2的最大似然估计为 ;p(1-

2、p)的矩估计为 。5.设总体XN,2, ,2均为未知参数,X1,X2,Xn(n3)为来自总体X的一个样本,当用2X-X1,X及0.2X1+0.3X2+0.5X3作为的估计时,最有效的是 。二、选择题:(每题3分,共24分) 得分 1. 设总体X服从a,b(ab)上的均匀分布,a、b均为未知参数,X1,X2,Xn为来自总体X的一个样本,则a2与b2的最大似然估计量为( )(A)a2=max1inXi2,b2=min1inXi2 (B)a2=min1inXi2,b2=max1inXi2 (C)a2=X-S2,b2=X+S2 (D)a2=X+S2,b2=X-S22设总体X的概率分布为X0 1 2 3

3、PP 其中(00未知,设X1, X2, , Xn 是来自总体X的样本,求的矩估计量,计算的方差,并讨论的无偏性。 得分 2(12分)设总体X 的概率密度为 其中参数q0为未知,从总体中抽取样本X1, X2, , Xn,其样本观察值为 x1, x2, , xn,(1)求参数q 的最大似然估计; (2)讨论是否具有无偏性;(3)若不是q 的无偏估计量,修正它,并由此指出q 的一个无偏量估计*。(4) 讨论是否具有相合性; 得分 3(6分)一个人重复的向同一目标射击,设他每次击中目标的概率为p,射击直至命中目标为止。此人进行了n(n1)轮这样的射击,各轮射击的次数分别为 x1, x2, xn,试求命

4、中率p的矩估计值和最大似然估计值。 得分 4. (11)设X1, X2, , Xn是来自Ga,的样本,0已知,其密度函数为;试求参数1的UMVUE,并判断是否为有效估计。5.(8)设总体为均匀分布U(,+1), 的先验分布为均匀分布U(10,16),现有三个观测值:11.7,12.1,12.(1)求的后验分布(2)求贝叶斯估计以及方差。6.(6)对线性模型,其中M为列满秩阵,I为单位矩阵,使用普通最小二乘方法计算参数的估计以及方差,并判断最小二乘估计是否是无偏的?数理统计第二章自测题参考答案一、填空题: 1;2. ;3. a=0.2,b0.8;4.(k/n)2,(k/n)(1-k/n);5.

5、X【提示】1因为,故,又,即,解得。3由题意,应使得且达到最小。已知,令,求f(a)的最小值点为a = 0.2,则b0.8。4因为X服从两点分布,则E(X)=p,矩估计值,代入p(1-p)可得其矩估计。设(x1, x2, xn)是X的一组样本观察值,则p的似然函数为,两边取自然对数为,令,得似然估计值为,由最大似然估计的不变性,可得p2的最大似然估计为(k/n)2)5. D2X-X1=2,DX=2n; D0.2X1+0.3X2+0.5X3=19502.二、选择题: 1. (B);2. (B);3. (D);4. (C);5. (C) 6. (A);7. (C); 8.(C)【提示】1. 易得a

6、和b的最大似然估计分别为a2=min1inXi,b2=max1inXi,再由最大似然估计的不变性可得。2E(X)=34,故。代入样本均值的观察值,得。4. S2是2的无偏估计,但S不是的无偏估计; (n-1)/n S2是2的最大似然估计,所以n-1/nS是的最大似然估计;只有当总体是正态分布时,才有S与X相互独立。6. 。7. 。三、判断题: 1;2. ;3. ;4. ;5. ;6. ;7. ;8. ;9. ;10. ;【提示】3. 对C-R正则族,有效估计一定是一致最小方差无偏估计,但反过来,由于UMVUE的方差不一定能达到C-R下界,所以UMVUE不一定是有效估计。4. 设X1, X2,

7、, Xn为来自总体的一个样本,其中参数未知,似然函数为要使,须满足,所以,即满足的统计量都是的最大似然估计量。10. 贝叶斯统计中,参数确实是随机的,但是参数值也是由先验信息和样本信息同时决定的。四、计算题 1【解】因为 所以,的矩估计量为。因为,所以,又,所以是无偏的。2【解】(1)似然函数为 当x1q, x2q, , xnq 时,L(q)0,取对数,得,因为,以 L(q) 单调增加,因此q 越大,L(q)越大,但q0已知,其密度函数为: 易判断它为指数分布族,并且当0已知时有T=i=1nXi为充分统计量,又指数分布族的充分统计量为完备统计量,所以T=i=1nXi是充分完备统计量。又EX=,所以ETn=1=1. 从而Tn是参数1.的无偏估计,又是完备充分统计量的函数,所以为UMVUE。(2)判断它是否为有效估计。先计算Tn的方差:下一步计算参数g=1的C-R下界。由伽玛分布的密度函数得到;所以的费希尔信息量为由C-R下界公式知g=1的无偏估计下界为:由于UMVUE达到了C-R下界,所以为有效估计。5. 【解】(1)当xi+1,i=1,2,3;1016,即10x(1)x(3)+117时,样本和的联合分布为:基于三个观测值有:故后验密度为:即的后验分布为均匀分

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