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1、第五章参数估计教学目的：1)让学生理解矩估计和极大似然估计方法.2)理解置信区间定义.3)掌握常见的总体分布下参数的点估计和置信区间的计算.设有一个总体,以f (x； 1 , . . . , 8)记其概率密度函数(若总体分布是连续性的),或其 概率函数(若总体分布为离散型的).为叙述方便我们统一称f (x； 1 , . . . . &)为总体的概 率函数.参数估计问题是利用从总体抽样得到的信息来估计总体的某些参数或者参数 的某些函数.一般假定总体分布形式已知，未知的仅仅是一个或几个参数.利用从总 体f (x; e 1 k)中抽取的一组样本MXn去对参数01. W的未知值作出估计或估计它们的某个
2、已知函数g(仇， ，k).?5.1点估计设总体X的分布函数形式已知，但它的一个或多个参数为未知,例如参数e未知,根 据样本%Xn来估计参数e,就是要构造适当的统计量门=(i , , Xn).当有了样 本刈， ，Xn的值后,就代入 = (1Xn)中算出一个值,用来作为的估计值.为这样特定目的而构造的统计量”叫做的估计量.由于参数是数轴上的一个点,用“估计e ,等 于用一个点去估计另一个点,所以这样的估计叫做点估计.求点估计的方法有多种,下面介绍两种点估计方法：?5.1.1矩估计方法矩方法追溯到19世纪的KaH Pearson.矩方法是基于一种简单的“替换”思想建立起 来的一种估计方法.其基本思想
3、是用样本矩估计总体矩.由大数律,如果未知参数和总 体的某个(些)矩有关系，我们很自然的来构造未知参数的估计0回忆一下以前关于矩的记法：样本k阶矩：a = -X卜rk = - (Xi- Y)knn总体k阶矩：k = EXk k = E (X - EX )2因此在k阶矩存在的情况下，根据大数律有ak - k, mk - k从而我们可以使用ak, mk分别估计ak, Q介绍如下:假设总体X包含k个未知参数仇，.，k, 由方程组/,.a 1 = f (,., k)：(v Qk = fk (, . . , k)反解得到! ： 1 = g (a1,., ak)：( k = gk (a,., ak)将其中的
4、总体矩用相应的样本矩代替,则我们可以得至惨数仇， .，k的一个估计：: 1 二 ，ak).(A6 k = gk(a,.,ak)若要估计参数仇，.，W的某函数g(&k),则用g(e)ft计它.这里我们用的都是原点矩k,当然也可以使用中心矩k,或者两个都使用。在这种 情况下，只需要把相应的总体矩换成样本矩0我们称这种估计方法为矩估计法,得到的 估计量称为矩估计量。矩估计方法应用的原则是之能用低阶矩处理的就不用高阶矩0矩估计法的优点是简单易行,并不需要事先知道总体是什么分布.缺点是,当总体类 型已知时,没有充分利用分布提供的信息.一般场合下,矩估计量不具有唯一性.例5.1.1 .投掷一枚硬币,为了解
5、正面出现的概率,现独立重复的投掷n次,用MXn表示投掷结果.显然此时总体X的分布为B(LP), P为感兴趣的量.而刈，.，Xn为样本，则 求参数P的矩估计量。解：由于EX = p,而样本均值S收敛到总体均值EX,因此P的一个矩估计量为N = S.例5.1.2.为考察某种考试成绩分布情况,使用正态分布N(a,d)来作为总体X的分布.现在从中随机调查n个人，即样本为Xi ,.,Xn.试求参数a, 2的矩估计量。解：由于EX = a, Var(X ) = 2所以a, J的一个矩估计量为 = , 2 = m2 = i (Xi- )2i=1我们知道ES2 = O 2 ,因此2的另一个矩估计量为* = S
6、2 .?5.1.2极大似然估计方法极大似然方法到目前为止应用最广的的点估计方法.这种方法是基于如下的看法：定义5.1.1.设总体X有概率函数f(x； ) = f(x； 1 , ., k),这里参数 = ( ,.k) _ ,而当固定X时把f(x； )看成为的函数,称为似然函数，常记为L(x; )或L(B).当固定参数时,f(x； )可以看成是得到样本观察值X的可能性,这样，当把参数看 成变动时，也就得到“在不同的e值下能观察到X的可能性大小，即L(x; )；由于我们已 经观察到了X ,所以我们要寻求在哪一个e的值下，使得能观察到X的可能性L(x;田最大O 这个。的值即称为e极大似然估计值(看上去
7、最有可能的)0我们先看一个例子：例5.1.3.从鱼池里随机捕捞5。0条鱼，做好记号后重新放入鱼池中，待充分混合后再捕 捞IoOo条鱼，结果发现其中有72条带有记号.试问鱼池中可能有多少条鱼.解：先将问题一般化.设池中有N条鱼,其中r条做好记号.随机捕捞S条,发现X条有记 号.用上述信息来估计N .用X表示捕捞的S条鱼中带记号鱼的数目，则P(X=X)=WCR -目前发现在捕捞的S条鱼中有记号的鱼X条,要寻求N取何值时,使得观察到这个事件X = x的可能性最大.即X是固定的，N是变化的,记p(x; N) = P (X = X).因为(N) *= (，V-r) = .V=Ak + r)+-/ L M
8、rM _ 1) 一 (.v - r-w + j) ,2-,(r) + ,j , 当rs NX时，g(N) 1; rs NX时,g(N) 1.所以P(X = x)在N = 1%附近达到最大,注 意到N只能取正整数,故N的最可能的估计即极大似然估计为N =.X其中e 表示下取整,即小于该值的最大整数.将题目中的数字代入, NA= l0 C = 6944.即鱼池中的总的鱼数为6694条.现给出极大似然估计的一般性定义：定义5.1.2.设X = (X , . . . , Xn)为从具有概率函数f的总体中抽取的样本,为未知参数 或者参数向量.X=(XI , , Xn)为样本的观察值。若在给定X时,值 =
9、 e(x)满足下式L(a) = max L(x; )则称为参数的极大似然估计值,而(X)称为参数的极大似然估计量。若待估参数为的 函数g(),则g()的极大似然估计量为g(e。o求极大似然估计值相当于求似然函数的最大值。在简单样本的情况下， nL(x; ) = f (Xi； )i=1而把似然函数的对数() = log L(B)称为对数似然函数(这是由于在一些情况下，处理对 数似然函数更方便)当似然函数对变量。单调时,我们可以容易得到其最大值点.反之当似然函数为非 单调函数且对变量可微分时,我们可以求其驻点:令=O (或者”吧=0)(U)册当e为多维时,比如e = (&)时令训坐J/。)c 1
10、I1 = 0 (或者 =0) I = 1,. kJWltn)l然后判断此驻点是否是最大值点O例5.1.4.设XiXn为从总体X N (a, 2)中抽取的样本,求参数a, 2的极大似然估计量。解：易得对数似然函数为l(a, 2 ) = c - (xi - a)2 - log(2 )2喙1其中C是与参数无关的常数.令MN = 0则“ I= 0.*-彳导至I，a =下=L二Xi. 2 = l (xi- a)2ni-1容易验证此驻点是唯一的最大值点,因此得到a, J的极大似然估计量：ti = X = (i-X)2.i.1有时函数f并不对仇以可导,甚至f本身也不连续,这时求导就没法用，必须回 到原始定义
11、.例5.1.5.设总体X服从a, b上的均匀分布,ab,求参数a, b的极大似然估计.解：易得似然函数为1 n 1L(a, b) = I (a xj b) = -I (a VX(I) x(n) b).(6 -i)r,1(6- )于是对任何满足条件a xj b的a, b都有L(a, b) =!,即似然函数L(a, b)在a = x(i), b = x(n)时取到最大值.于是a, b的极大似然估计量为“=X( 1) , L = X(n) 例5.1.6.设M , . . . , Xn为从具有如下形式密度的总体中抽取的样本：f(x;a,b) J h卬-I O x a)i=1i=1在固定b时，显然似然函
12、数为a的单调增函数，因此L(a)的驻点为介=X。再令丐养=O , 得到b = I(Xi-X)，容易验证此解是最大值点。从而得到a, b的极大似然估计量：i-1. = X(I) B = ;(Xi-X).1例5.1.7.设不，.，Xn为从如下分布中抽取的简单样本,求。的极大似然估计.f (X) = - (l - )2-x + 2-d - )x, X = 0, 1, 2; 0_(0, 3J!(2 -Ji解：由题设知f (X)为离散型，其分布律为X012P J(l - )2 + 02 2(1l- ) H(l -)2 2若直接从此分布出发，则不能得到的极大似然估计的显式表达。为此，我们重新参数 化，记
13、= 2(l - ).则由题设知n 1/20则X 012P (1 - n) !Qf)再记ni = #XiXn中等于的个数, i = 0, 1, 2,则得到似然函数为L(n) = (-t (l-)nm ( A (1 - )n = (1 (1 - )n-n 记求解并注意n的上界即得到n的极大似然估计为a = max- - _n,2再由 =匕、二到的极大似然估计为1?5.1.3点估计的优良准则我们看到对同一个参数，有多个不同的估计量，因此,评选不同估计量的优劣性是 需要考虑的。1.无偏性设MxlXn)为待估参数函数g(0)的一个估计量,若EgA(Xl,Xn) = g()则称gXXn)为g()的无偏估计
14、量O无偏性是对一个估计量的最基本的要求,其实际意义就是无系统误差.因此在有多个估计量可供选择时,我们优先考虑无偏估计量O 很多时候我们得到的估计量是有偏,例如正态总体的方差。2的极大似然估计量2 =1 n (Xi- )2是有偏的，E * = 22.若以号乘以乎，所得到的估计量就是无偏的.这 和片法称为修正.若某一参数存在多个无偏估计时,如何来选择使用哪个估计量?人们又在无偏性的 基础上增加了对方差的要求.2 .有效性设g (Xi,., Xn)和g%(XXn)为待估参数函数g()的两个不同的无偏估计量,若 对任意的有Var (91 (Xi,., Xn) Var (gA2 (Xi,., X)而且至少对某个o _。使得严格不等式成立0则称g较g7有效。3 .相合性设总体分布依赖于参数日 ,.k,g(W)是待估参数函数0设X
