参数估计笔记

\hat{\theta}参数估计分类两类:1、点估计;2、区间估计;

1、点估计

定义:利用样本值估计参数值或者函数分布形式。

1.1 无偏估计(无偏性)

如果E(\hat{\theta}) = \theta 则称之为 \hat{\theta}\theta的无偏估计量;

如果E(\hat{\theta}) \neq \theta,则E(\hat{\theta}) - \theta称为估计量 \hat{\theta}的偏差;

如果\lim_{n \rightarrow \infty} E\hat{\theta} = \theta,则称之为 \hat{\theta}\theta的渐进无偏估计量;

1.2 均方误差(有效性)

用途:用于评价多个无偏估计量的优劣。

1.3 相合估计(相合性)

定义:在无偏性,有效性的基础上,当样本量n无限增大时,估计量能在某种意义下收敛于被估计的参数值,

对于任意 \xi>0\lim_{n \rightarrow \infty} P\{ |\hat{\theta}_{n}-\theta|<\xi \} = 1,则称\hat{\theta}_n\theta的相合估计量或一致估计量。

参考:数理统计(第四版)

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