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概率论点估计

最流行的两种:K Pearson的 矩估计 矩估计法, 也称“矩法估计”,就是利用样本矩来估计总体中相应的参数. 最简单的矩估计法是用一阶样本原点矩来估计总体的期望而用二阶样本中心矩来估计总体的方差.RA Fisher的 最大似然估计 最大似然法(Maximum Likelihood,ML)也称为最大概似估计,也叫极大似然估计,是一种具有理论性的点估计法,此方法的基本思想是:当从模型总体随机抽取n组样本观测值后,最合理的参数估计量应该使得从模型中抽取该n组样本观测值的概率最大,而不是像最小二乘估计法旨在得到使得模型能最好地拟合样本数据的参数估计量.

好些公式这里不好打,将就看下:1常用的点估计有两种:矩估计法和最大似然估计法2矩估计法:随机变量X的概率函数(即概率密度或概率分布)中含有待估参数β1,β2,…,βk,假设 X的前k阶矩存在,即ui=E(X^i),i=1,2,…,k .以样本矩Ai代替总体矩:Ai=ui,i=1,2,,…,k,解这k个方程,求得的βi的结果即为它的矩估计量(值)3连续随机变量的似然函数L= 打起来挺麻烦的,我可以整理成WORD发你邮箱~

矩法估计,即用样本矩代替总体矩最大似然估计,一般借助似然函数

按道理是都可以的,不过一般有n个参数的话都是取前n阶矩 如果只是为了应付做题的话就看看书上的例题用哪种吧

大学上概率论课,我就很纳闷:这1%的概率和99%的概率有区别吗?打一个比方:有四张彩票供三个人抽取,其中只有一张彩票有奖.第一个人去抽,他的中奖概率是25%,结果没抽到.第二个人看了,心里有些踏实了,他中奖的概率是

一般求无偏估计都是用矩估计,因为有大数律在,所以矩估计一般都具有无偏性,但选几阶矩还需要计算

最大似然估计量是样本的函数,表达式中的xi均是大写的.若把样本的观测值x1,, xn带入到统计量的表达式中,得出的就是最大似然估计值. 前者是个随机变量,后者是一个确定的值,没有随机性.

简单的说;点估计也就是估计一个具体的数值,区间估计也就是估计一段区间,说具体一些就是:点估计是利用样本数据对未知参数进行估计得到的是一个具体的数据而区间估计是通过样本数据估计未知参数在置信度下的最可能的存在区间得到的结果是一个区间追问:那两者的区别呢?

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