第12章参数估计 一、引入:一知半解比一无所知更可怕 十年前,深圳市某公司经理正襟危坐,听老师讲证券市场:发达国家的股市 表明,盈利率超过25%,股市便会下跌.这位经理想到自己最早购买的那批股 票,盈利率早已超过250%,于是,一个电话:“全部抛出!”,众所周知,那 批股票的盈利率将一度超过2500% 这叫只知其一,不知其二,一知半解比一无所知更可怕.这是因为,一无所 知者有自知之明,凡事谨慎小心

一、点估计的概念 设X1,X2,…,Xn是取自总体X的一个样本,x1,x,,xn是相应的一个样本值.日是总 n 体分布中的未知参数,为估计未知参数,需构造一个适当的统计量 (x1,x2,,n) 然后用其观察值 0(x1,x2,…xn) 来估计θ的值

前面讨论了参数的点估计,它是用样本算出的一个值去估计未知参数即点估计值仅仅 是未知参数的一个近似值,它没有给出这个近似值的误差范围 例如,在估计某湖泊中鱼的数量的问题中,若根据一个实际样本,利用最大似然估计法 估计出鱼的数量为50000条,这种估计结果使用起来把握不大实际上鱼的数量的真值可 能大于50000条,也可能小于50000条且可能偏差较大 若能给出一个估计区间,让我们能较大把握地(其程度可用概率来度量之)相信鱼的数量 的真值被含在这个区间内,这样的估计显然更有实用价值

一、参数估计量的区间估计—不做介绍 二、预测值的区间估计

第一节样本均数的标准误 第二节率的标准误 第三节两均数之差的可信区间 第四节两个率之差的可信区间 第五节小样本率的可信区间 第六节中位数与其他分位数的可信区间

5.1点估计 5.2区间估计概述 5.3区间估计的例子 5.4小样本与T分布 5.5总体比率的估计 5.6样本容量的问题 5.7两正态总体问题 5.8抽样的方法

第一章随机事件及其概率 第二章一维随机变量及其分布 第三章多维随机变量及其分布 第四章随机变量的数字持征 第五章数定律和中心极限定理 第六章数理统计基本知识 第七章参数估计 第八章假设检

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

对于同一个未知参数不同的方法得到 的估计量可能不同,于是提出问题 应该选用哪一种估计量?

•几个重要的消费函数模型及其参数估计 •消费函数模型的一般形式 •中国居民消费行为实证分析