数理统计参数估计PPT学习教案.pptx

"数理统计参数估计PPT学习教案.pptx" 本PPT学习教案主要讲述了数理统计参数估计的基本概念和方法。数理统计参数估计是指利用样本提供的信息，对母体的某些统计特性进行估计或判断，从而认识母体。 需要了解母体的分布函数的类型已知，但是其中有一个或多个参数未知。例如，母体 X 的分布函数为 ~2NX，其中  和  未知。如何据子样的信息，对未知参数的问题进行参数估计。 接下来，讲述了点估计的概念。设母体 X 的分布函数为)，...,,;(21kxf的形式为已知的，k,...,,21为未知的参数。如果从母体中取得的子样值为)，...,(21nxxx，作出 k 个函数kixxxnii,...,2,1),,...,(21^^，分别用^i 估计未知参数i，则称^i 为i 的估计值，这种用^i 对参数i 作定值估计，称为参数的点估计。 然后，讲述了矩法的概念。矩法是指利用子样矩分别估计母体相应的矩。如果母体分布有k 个未知参数只要用 k 阶子样矩估计相应 k 阶母体矩，再利用未知参数与母体矩关系，可得未知参数估计量。 在实际应用中，矩法可以用来估计未知参数。例如，设母体 X 服从均匀分布)，21 v，其中21,未知），...,(21nxxx是取自该母体的样本，试对21,进行矩估计。 此外，PPT还讲述了最大似然估计的概念。最大似然估计是指根据子样数据，选择使得似然函数达到最大值的参数值作为估计值。例如，设有一大批产品，其废品率为)10( pp，从中随机的抽出 100个，其中有 10个废品，试估计 p 的数值。 PPT总结了参数估计的优点和缺点。优点是直观、简单，但缺点是没有充分利用母体分布函数所提供的信息。 本PPT学习教案对数理统计参数估计的基本概念和方法进行了详细的讲解，涵盖了点估计、矩法和最大似然估计等内容，为学习者提供了一个系统的学习资源。