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文檔簡介
演示文稿最小方差無偏估計目前一頁\總數(shù)二十一頁\編于十六點(優(yōu)選)最小方差無偏估計目前二頁\總數(shù)二十一頁\編于十六點優(yōu)良的無偏估計都是充分統(tǒng)計量的函數(shù).將之應用在參數(shù)估計中可得:其中等號成立的充要條件為X與
(Y)幾乎處處相等.定理1:設(shè)X和Y是兩個r.v.,EX=μ,VarX>0,令則有是樣本,是θ的充分統(tǒng)計量,定理2:
設(shè)總體的概率函數(shù)為p(x;θ),對θ的任一無偏估計
一、Rao-Blackwell定理目前三頁\總數(shù)二十一頁\編于十六點注:定理2表明:若無偏估計不是充分統(tǒng)計量的函數(shù),則將之對充分統(tǒng)計量求條件期望可得一個新的無偏估計,且它為充分統(tǒng)計量的函數(shù)且方差會減小.
即,考慮點估計只需在充分統(tǒng)計量的函數(shù)中進行,這就是—
充分性原則.令θ=p2,則為θ的無偏估計.因為是充分統(tǒng)計量,由定理2,
從而可令可得故為θ的無偏估計.且例1.設(shè)為來自b(1,p)的樣本,
求p2的U.E為p的充分統(tǒng)計量解:前已求過:進一步改進:目前四頁\總數(shù)二十一頁\編于十六點二、最小方差無偏估計定義:注:
一致最小方差無偏估計是一種最優(yōu)估計.由定理2,只要它存在.它一定是充分統(tǒng)計量的函數(shù).一般地,若依賴于充分統(tǒng)計量的無偏估計只有一個,它一定是UMVUE.Problem:
無偏估計的方差是否可以任意小?如果不能任意小,那么它的下界是什么?目前五頁\總數(shù)二十一頁\編于十六點是總體X的樣本,定理3:(UMVUE準則)設(shè)如果對任一個滿足是θ的任一無偏估計,例2:
設(shè)為來自Exp(1/θ)的樣本,則為θ
的充分統(tǒng)計量,證明:為θ的UMVUE.反之亦成立.目前六頁\總數(shù)二十一頁\編于十六點1、Fisher信息量的定義.三、羅-克拉美(Cramer–Rao)不等式(1)是實數(shù)軸上的一個開區(qū)間;
設(shè)總體X的概率函數(shù)為p(x;),,且滿足條件:正則條件目前七頁\總數(shù)二十一頁\編于十六點(1)I(θ)越大,總體分布中包含未知參數(shù)的信息越多。
例3:設(shè)總體為Poisson分布,即注:
例4:
設(shè)總體為指數(shù)分布Exp(1/θ),即(2)I()的另一表達式為目前八頁\總數(shù)二十一頁\編于十六點注:常見分布的信息量I()公式
兩點分布X~b(1,p)泊松分布
指數(shù)分布正態(tài)分布目前九頁\總數(shù)二十一頁\編于十六點
設(shè)總體X的概率函數(shù)為p(x;),,滿足上面定義中的條件;x1,….,xn是來自總體X的一個樣本,T(x1,….,xn
)是g()的一個無偏估計.2、定理4(Cramer-Rao不等式):的微分可在積分號下進行,即則有特別地對θ的無偏估計有上述不等式的右端稱為C-R下界,I()為Fisher信息量.目前十頁\總數(shù)二十一頁\編于十六點注:(1)定理對離散型總體也適用.只需改積分號為求和號。(2)
在定理4條件下,若g()
的無偏估計量T的方差VarT達到下界,則T必為g()的最小方差無偏估計.但是它不一定存在,也就是說,C-R不等式有時給出的下界過小.(3)當?shù)忍柍闪r,T
為達到方差下界的無偏估計,此時稱T
為g(θ)的有效估計。
有效估計一定是UMVUE.(反之不真)目前十一頁\總數(shù)二十一頁\編于十六點3.有效估計定義:定義:注:目前十二頁\總數(shù)二十一頁\編于十六點綜上,
求證T是g()的有效估計的步驟為:目前十三頁\總數(shù)二十一頁\編于十六點例5.
設(shè)總體X~Exp(1/θ),密度函數(shù)為為X
的一個樣本值.求的最大似然估計量,并判斷它是否為達到方差下界的無偏估計,即有效估計.為參數(shù)解:
由似然函數(shù)目前十四頁\總數(shù)二十一頁\編于十六點經(jīng)檢驗知的最大似然估計為所以它是的無偏估計量,且而故是達到方差下界的無偏估計.目前十五頁\總數(shù)二十一頁\編于十六點目前十六頁\總數(shù)二十一頁\編于十六點所以C-R下界為目前十七頁\總數(shù)二十一頁\編于十六點目前十八頁\總數(shù)二十一頁\編于十六點例8.
設(shè)x1,….xn
為取自總體為正態(tài)分布N(μ,σ2)的樣本,驗證因此,
是μ的有效估計.解:已證過為U.E,下求μ的C-R下界,由于而μ的C-R下界為是μ的有效估計因此目前十九頁\總數(shù)二十一頁\編于十六點
因此:解:
由于
所以σ2的C-R下界為:例9.(接前例)設(shè)x1,….xn
取自正態(tài)分布總體N(μ,σ2),若μ未知,討論σ2的無偏估計是否為有效估計.目前二十頁\總數(shù)二十一頁\編于十六點由于
其期望為n-1,方差為2(n-1)所以即不是σ2的有效估計,但為σ2的漸近有效估計.,而σ2的C-R下界為注1:
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