《概率统计》 课件 7.1 点估计

概率统计0102估计量的评选标准点估计第七章参数估计03区间估计统计推断是依据从总体中抽取的一个简单随机样本对总体进行分析和推断的.统计推断的基本问题可分为两类：一类是参数估计问题，另一类是假设检验问题。本章先介绍参数估计.概率论与数理统计背景§7.

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概率论与数理统计背景§7.

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概率论与数理统计背景§7.

1点估计背景及概念矩估计法极大似然估计参数估计分为点估计和区间估计两类.本章第一节先介绍点估计的基本知识，第二节介绍估计量的评价标准，第三节介绍区间估计.概率论与数理统计背景§7.

1点估计背景及概念矩估计法极大似然估计概率论与数理统计概念

§7.

1点估计背景及概念矩估计法极大似然估计参数估计就是利用样本值对总体的未知参数作出的估计。概率论与数理统计例

概念§7.

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概念§7.

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概率论与数理统计解

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概念§7.

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概率论与数理统计概念§7.

1点估计背景及概念矩估计法极大似然估计矩法是由统计学家皮尔逊在19世纪末20世纪初引入的，它是较早被提出的求参数点估计的一种方法。在统计学中，矩是指以数学期望为基础而定义的随机变量的数字特征，一般分为原点矩和中心矩，记：概率论与数理统计矩估计法§7.

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概率论与数理统计矩估计法§7.

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矩估计法§7.

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样本均值

，

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由题中给出的样本观测值得

概率论与数理统计例

矩估计法§7.

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矩估计法§7.

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解得概率论与数理统计注对于任意分布，只要总体均值及方差存在，其均值和方差的矩估计量表达式都是一样的，总体均值和方差的矩估计量分别是样本均值和样本的二阶中心矩。矩估计法§7.

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矩估计法§7.

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概率论与数理统计解矩估计法§7.

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矩估计法§7.

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概率论与数理统计说明综合以上关于矩法的讨论，我们将利用矩法求点估计的步骤总结如下：矩估计法§7.

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概率论与数理统计说明

矩估计法§7.

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矩估计法§7.

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概率论与数理统计下面，我们从一个例子出发，来说明极大似然估计的基本思想。极大似然估计§7.

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极大似然估计§7.

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概率论与数理统计注极大似然估计§7.

1点估计背景及概念矩估计法极大似然估计这里注意到：

概率论与数理统计解极大似然估计§7.

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因此，我们更有理由认为这张靶纸是射手乙所射，即

概率论与数理统计这种以最大概率对参数做出估计的方法称为极大似然估计法。这种思想就是极大似然思想。极大似然估计§7.

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概率论与数理统计下面我们分别对离散型总体和连续型总体来阐述极大似然估计法。极大似然估计§7.

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极大似然估计§7.

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极大似然估计§7.

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极大似然估计§7.

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定义极大似然估计§7.

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注极大似然估计§7.

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例极大似然估计§7.

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概率论与数理统计构造似然函数解极大似然估计§7.

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解极大似然估计§7.

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概率论与数理统计两边求导，并令导数为零，得解极大似然估计§7.

1点估计背景及概念矩估计法极大似然估计解得

概率论与数理统计解极大似然估计§7.

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概率论与数理统计例极大似然估计§7.

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解极大似然估计§7.

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概率论与数理统计对上式两边取对数解极大似然估计§7.

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解极大似然估计§7.

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概率论与数理统计解得解极大似然估计§7.

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概率论与数理统计注

极大似然估计§7.

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解极大似然估计§7.

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解极大似然估计§7.

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