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文档简介

1、5.2 参数的最大似然估计与矩估计,是在总体类型已知条件下使用的一种参数估计方法,1.了解最大似然估计法的基本思想,2. 熟练使用最大似然法估计未知参数,先看一个简单例子,一位同学与一位猎人一起外出打猎,一只野兔从前方窜过,只听一声枪响,野兔应声倒下,是谁打中的呢,如果要你推测,只发一枪便打中,猎人命中的概率一般大于这位同学命中的概率. 看来这一枪是猎人射中的,一、最大似然估计的基本思想,一次试验就出现的 事件有较大的概率,似然函数,最大似然法的思想,选择适当的 = ,使 取最大值, 即,二、求最大似然估计量的步骤,对数似然方程,例1 设总统X的概率分布为,1)似然函数为,估计量的评选的三个标

2、准,无偏性,有效性,相合性,常用构造估计量的方法,3. 最小二乘法,4. 贝叶斯方法,1. 最大似然估计法,2. 矩估计,1)似然函数为,1)似然函数为,例4 设X1,X2,Xn是取自总体X的一个样本,1)似然函数为,三、最大似然估计的性质,不变性,1.待估参数的最大似然估计值可能不存在, 也 可能不惟一,无驻点,考察边界上的点,最大似然估计法也适用于分布中含有多个未知参数的 情况,对数似然方程组,1)似然函数为,易见 a 越大, b 越小, L 越大,1)似然函数为,矩估计法的方法要点,假设总体X中的待估参数有l个: 另设总体X的k阶原点矩EXk存在, 记为,矩是描述随机变量的最简单的数字特

3、征。样本矩一定程度上也反映了总体的特征,用样本矩来估计与之相应的总体矩的方法,称为矩估计法,便是待估参数 的矩估计量,矩估计法,例1 设总体X有分布律,其中 (0,1)为待估参数。又设(X1, X2, , Xn)为总体X的样本,试求的矩估计量,并就样本值(3, 1, 2, 2, 3, 2), 求的估计值,解 由于,于是,待估参数的矩估计量为,对给定样本值可得的矩估计值为,本例说明,总体均值和总体方差的矩估计与总体的分布无关,例4 设总体X服从(a, b)上的均匀分布, 其中a, b 未知. 试求a,b的矩估计,解:由于,故,于是,由,解之,得,分别为a,b的矩估计,思考题,作业:192 1/(1) 4,用最大似然法估计湖中的鱼数,第二次捕出的有记号的鱼数X是r.v, X具有超几何分布,为了估计湖中的鱼数N,第一次捕上r条鱼,做上记号后 放回. 隔一段时间后, 再捕出S条鱼, 结果发现这S条鱼中有k条标有记号.根据这个信息,如何估计湖中的鱼数呢,L(N;k),需求使L(N;k)达到最大的N,但用对N求导相当困难,故考虑比值,L(N;k),经过简单的计算知,这个比值大于或小于1,需求使L(N;k

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