譬如,在估计湖中鱼数的问题中,若 我们根据一个实际样本,得到鱼数N的极 大似然估计为1000条 实际上,N的真值可能大于1000条, 也可能小于1000条. 若我们能给出一个区间,在此区间 内我们合理地相信N的真值位于其中. 这样对鱼数的估计就有把握多了

对于未知参数θ,除了得到它的点估 计θ外,我们还希望估计出一个范围,并希望知道这个范围包含参数真值θ的可信 程度.这样的范围通常以区间的形式给出, 而可信程度由概率给出.这种估计称为区 间估计或置信区间,以下先给出置信区间概念

譬如,在估计湖中鱼数的问题中,若 我们根据一个实际样本,得到鱼数N的极 大似然估计为1000条 实际上,N的真值可能大于1000条, 也可能小于1000条. 若我们能给出一个区间,在此区间 内我们合理地相信N的真值位于其中. 这样对鱼数的估计就有把握多了

一、矩估计法 矩估计法的基本思想是用样本矩估计总体矩因为由在数定理知,当总体的k阶矩存在 时样本的k阶矩依概率收敛于总体的k阶矩例如,可用样本均值作为总体均值E(X)的 估计量,一般地

第一节参数的最小二乘估计 第二节单因素方差分析的最小二乘估计 第三节二因素方差分析(不考虑交互作用)的最小二乘估计 第四节二因素方差分析(有交互作用时)的最小二乘估计

本章将详细论述对数极大似然估计对象，说明其一般特征。并给出了一些可以使用该方法的具体的例子。 §8.1.1 极大似然估计的基本原理 §8.1.2 EViews极大似然对象概述 §8.1.3 似然说明 §8.1.4 极大似然估计量的计算方法 §8.1.5 估计 §8.1.6 LogL视图 §8.1.7 LogL过程 §8.1.8 问题解答 §8.1.9 限制

通过本项目学习，了解抽样推断的概念、特点和作用；掌握抽样误差和样本容量的计算；熟练掌握区间估计；能够确定必要的样本容量。 本项目主要任务： 1 抽样推断的一般问题 2 抽样误差 3 抽样估计 4 必要样本容量的确定 任务一 理解抽样推断的概念特点 了解抽样推断的基本形式 任务二 理解抽样误差的概念 掌握抽样误差的计算 任务三 了解抽样估计的类型 掌握区间估计的方法 任务四 理解样本容量的涵义 掌握样本容量的确定

一、抽样估计的概念和特征 (一)抽样及抽样估计的概念 1抽样即抽样调查,是指在总体中选取部分单位组 成样本并收集样本单位的数据资料的过程。 2抽样估计是在抽样调查的基础上,利用样本的数 据资料计算样本指标,以样本特征值对总体特征值 做出具有一定可靠程度的估计和判断

第一节 参数的最小二乘估计 第二节 单因素方差分析的最小二乘估计 第三节 二因素方差分析(不考虑交互作用)的最小二乘估计 第四节 二因素方差分析(有交互作用时)的最小二乘估计

1 概率密度估计 2 最大似然估计 例 1 均值和方差的无偏与有偏估计 什么是高斯分布 ML 的全局最优？ 二元函数局部最优条件 例 2 3 最大后验概率估计 例 3 4 贝叶斯估计 例 4 5 期望最大化 EM EM 在高斯混合模型中的应用