概率统计和随机过程课件第八章 参数估计.ppt_第1页
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文档简介

1、第八章参数估计，1，参数估计问题，假设检验问题，点估计，区间估计，2，参数估计是什么？参数是总体某方面概率特性的数量。牙齿数量牙齿未知时，从整体上估计一个样品，以某种方法牙齿未知参数，是参数估计。例如，如果X N(，2)，2未知，那么通过配置样本的函数，可以给出它们的估计值或范围，包括间隔估计未知的参数估计范围，牙齿范围未知的参数真值的概率牙齿给定值，4，1，点估计的思想方法，整个X的分布函数格式，但是，6，1，瞬时法；(力矩估计)2，最大似然函数法(最大似然估计)。2 .点估计方法，1 .力矩法主：力矩估计不是唯一的。8，实际上，根据力矩法，订货，9，9，估算和2的值。分析：结果和2的估计值

2、分别为13(mm)和0.133(mm)2，12。示例2将整体X的概率密度设置为x1，x2，xn。整个X的样本，x1，x2，xn，解析：首先，整个力矩，13，的力矩估计，的力矩估计，14，示例3设定了整个X的概率密度，求出求出的力矩估计，解中只包含一个参数，但不包含，无法解决。(阿尔伯特爱因斯坦，美国电视电视剧，成功)一枪命中的概率通常大于牙齿同学命中的概率。牙齿枪好像是猎人开的。首先简单的例子：一名同学和猎人一起出去打猎，一只野兔从前方逃走了。只要一枪响，野兔就会出声倒下。如果你猜的话，谁猜对了？你觉得怎么样？牙齿例子的推论已经体现了大似然法的基本思想。大雨岛函数法，17，例：包含很多白球和黑

3、球。只知道两个球的数量比率为3:1，判断白球是否多，黑球是否多。分析：包中播放的3个球。如果将每次获得黑球的概率设置为p (p=1/4或3/4)，将黑球的数量设置为X，则X遵循B(3，P)，分别计算p=1/4，P，其中的未知参数(F是已知函数)。如果，x是离散随机变量，就像函数定义，x是采样观测的伪函数。20，样本观测，样本，定义2右度达到函数时的最大值，称为参数最大右度估计。示例1完整x来自参数指数分布，即概率密度，以及x1，x2，xn来自完整采样值，是尝试的最大似然估计值。21，解决方案：第一阶段右道函数，所以，第二阶段，第三阶段，验证，命令，22，示例2: x相容(01)分布设置，PX=1=p，其中p是未知的，x1，x2，xn是一个估计值，与从总采样值中评估p非常相似。解释：收入(01)分布的分布法的另一种表示法，23，命令，示例3:整体X服从参数泊松分布，即X是分布列(分布法)，未知参数，(0，)，解决方案：样本的似然函数，25，因此，22(大卫亚设，美国电视电视剧(Northern Exposure，TV)，28，范例4:设定为正式整体的样本值，求出：和的最大似然估计值。解释：牛岛函数，29，方程组，结

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