Заглавная страница Избранные статьи Случайная статья Познавательные статьи Новые добавления Обратная связь КАТЕГОРИИ: АрхеологияБиология Генетика География Информатика История Логика Маркетинг Математика Менеджмент Механика Педагогика Религия Социология Технологии Физика Философия Финансы Химия Экология ТОП 10 на сайте Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрацииТехника нижней прямой подачи мяча. Франко-прусская война (причины и последствия) Организация работы процедурного кабинета Смысловое и механическое запоминание, их место и роль в усвоении знаний Коммуникативные барьеры и пути их преодоления Обработка изделий медицинского назначения многократного применения Образцы текста публицистического стиля Четыре типа изменения баланса Задачи с ответами для Всероссийской олимпиады по праву Мы поможем в написании ваших работ! ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?
Влияние общества на человека
Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрации Практические работы по географии для 6 класса Организация работы процедурного кабинета Изменения в неживой природе осенью Уборка процедурного кабинета Сольфеджио. Все правила по сольфеджио Балочные системы. Определение реакций опор и моментов защемления |
Точечные оценки математического ожидания, дисперсии ⇐ ПредыдущаяСтр 4 из 4
И среднего квадратического отклонения
Пусть – случайная выборка из генеральной совокупности Х, математическое ожидание m и дисперсия D которой неизвестны. В качестве точечной оценки математического ожидания на практике обычно используется среднее арифметическое случайных результатов измерений, т.е. СВ . В силу теоремы Чебышёва данная оценка является состоятельной. Она является несмещённой, т.к. . При некоторых законах распределения СВ Х эта оценка является эффективной. Величина называется выборочным математическим ожиданием (выборочным средним). В качестве точечной оценки дисперсии может использоваться выборочная дисперсия , т.е. среднее арифметическое квадратов отклонений случайных результатов измерений от выборочного среднего. Доказывается, что , т.е. СВ является асимптотически несмещённой оценкой дисперсии. В качестве несмещённой оценки используется исправленная дисперсия . Оценки и являются состоятельными. При большом объёме выборки их реализации почти не различаются. В качестве точечных оценок среднего квадратического отклонения обычно используются величины и , называемые, соответственно, выборочным и исправленным средними квадратическими отклонениями. Оценки S и являются состоятельными и асимптотически несмещёнными. Реализации оценок и , вычисленные по данным выборки , обозначаются, соответственно, и .
Получение точечных оценок методом максимального Правдоподобия. Оценки параметров распределения Пуассона И нормального распределения
Пусть – случайная выборка объёма n из генеральной совокупности Х, закон распределения которой зависит от некоторых параметров . Если Х – дискретная СВ, то функцией правдоподобия случайной выборки называется , где есть вероятность события , зависящая от значения аргумента и от значений параметров (для значений аргумента х, не являющихся возможными значениями СВ Х, соответствующая вероятность равна нулю при любых возможных значениях параметров). Функция L при любом фиксированном наборе значений аргументов равна вероятности того, что при указанных значениях параметров в результате n независимых измерений СВ Х будет получена данная выборка . Если Х – непрерывная СВ, то
, где есть плотность распределения СВ Х, зависящая от значений параметров . Построив функцию правдоподобия L, нужно найти такие функции , , в результате подстановки которых вместо соответствующих аргументов функция L при любых значениях аргументов принимает максимальное значение. Пользуясь необходимым условием экстремума, для этого следует решить систему уравнений , относительно . Полученные выражения , принимаются в качестве формул для нахождения реализаций оценок соответствующих параметров по данным выборки. Заменив на и на , получим искомые оценки. Поскольку максимумы функций L и достигаются при одних и тех же значениях аргументов, то для удобства вместо функции правдоподобия L обычно используется логарифмическая функция правдоподобия и решается система , . Метод максимального правдоподобия позволяет получать состоятельные оценки параметров, которые являются асимптотически несмещёнными, а для некоторых законов распределения – несмещёнными и эффективными. Пусть генеральная совокупность Х имеет распределение Пуассона. Тогда функция правдоподобия имеет вид . Для нахождения функции , при которой L обращается в максимум, перейдём к логарифмической функции правдоподобия Решив уравнение относительно l, найдём , т.е. искомая оценка параметра l имеет вид Пусть, далее, генеральная совокупность Х имеет нормальное распределение. Тогда функция правдоподобия имеет вид . Переходя к логарифмической функции правдоподобия и решая систему уравнений , относительно m и s, находим , , т.е. оценки параметров имеют вид
|
|||||
Последнее изменение этой страницы: 2017-02-07; просмотров: 708; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы! infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 3.129.23.30 (0.009 с.) |