1. 什么是參數估計參數估計是在樣本統計量概率分布的基礎上,利用樣本的信息推斷所關(guān)心的總體參數的過(guò)程。
① 基于樣本統計量的概率分布:如前所述,樣本統計量是一個(gè)隨機變量,有其自身的概率分布、期望、方差等。在分析一個(gè)樣本集時(shí),需要基于此統計學(xué)知識;② 利用樣本的信息:樣本是我們唯一有的數據,一切的統計基于樣本數據;③ 推斷所關(guān)心的總體參數是目的。
比如,利用樣本的均值推斷總體的均值,利用樣本的方差推斷總體的方差。PS1:利用樣本的均值作為總體均值的估計,是直觀(guān)且不需要解釋的。
樣本統計量(此處指均值)的概率分布,是為這個(gè)估計提供置信度等信息的。PS2:利用樣本均值去估計總體均值時(shí),總體均值是一個(gè)待被估計的總體參數,可以用\theta 表示。
樣本均值叫做估計量,用\hat{\theta } 表示,是一個(gè)統計量;實(shí)際采集了一個(gè)樣本算出了其平均值,這叫一個(gè)估計值2. 兩種基本的估計方法2.1 點(diǎn)估計點(diǎn)估計指基于一個(gè)樣本算出的估計量的一個(gè)具體取值,直接作為總體參數的估計值 的估計方式。這個(gè)話(huà)說(shuō)的很車(chē)轱轆,舉個(gè)栗子,當我要估計中國人的平均身高時(shí),我采集了一個(gè)樣本,其包含了1W個(gè)人的身高狀況,然后我算出來(lái)均值,并用這個(gè)均值作為全體中國人平均身高的估計值。
就是這么簡(jiǎn)單。點(diǎn)估計的優(yōu)點(diǎn)是很直觀(guān)易理解,給小學(xué)生講一下應該也能聽(tīng)懂。
不好懂的是點(diǎn)估計的缺點(diǎn):點(diǎn)估計無(wú)法給出估計的可靠性。繼續舉栗子,當我們取了1W個(gè)平均身高并算出平均值是1.68時(shí),我們并不能說(shuō),全國人民的平均身高100%就是1.68。
事實(shí)上,平均身高可能是1.86,就算這樣我們也仍然有可能恰好采到了一個(gè)平均身高只有1.68的樣本,只不過(guò)這個(gè)概率比較小而已。再說(shuō)得反直覺(jué)一點(diǎn),全國人民的平均身高恰恰好好就是1.68的可能性其實(shí)是非常低的,但落在[1.67,1.69]的可能性就比較大,至少比落在[1.80, +]的可能性是大多了。
問(wèn)題就在于,點(diǎn)估計無(wú)法定量的給出這些區間以及對應的可能性大小。所以才有了更專(zhuān)業(yè)一點(diǎn)的區間估計。
方法/步驟 1 創(chuàng )建工作文件,在file菜單中,依次點(diǎn)擊new->workfile。
2 這時(shí)彈出Workfile Create對話(huà)框,選擇數據類(lèi)型并填入起止日期,如下圖所示。 3 點(diǎn)擊ok,工作文件建立完畢 4 創(chuàng )建和編輯數據,在命令窗口直接輸入data Y X,然后回車(chē)。
5 彈出Group窗口,將數據填入其中。 6 在命令行輸入ls Y C X,然后回車(chē)。
7 彈出Equation窗口,得到參數估計結果,該窗口中包含截距項、X前面的系數,標準誤差、t統計量、p值、可決系數等。 8 點(diǎn)擊Equation窗口中的Resid,可以得到模型的擬合圖和殘差圖。
9 如何查看模型的方程式呢?在Equation窗口中依次點(diǎn)擊proc->Make Model,彈出Model窗口。 10 在Model窗口中依次點(diǎn)擊View->Source Text,即可得到我們建立的數學(xué)模型的方程。
區間估計的概念
區間估計是根據樣本統計量,利用抽樣分布的原理,用概率表示總體參數可能落在某數值區間之內的推算方法。
區間估計的原理
區間估計的理論依據是抽樣分布理論。現在以總體平均數區間估計為例,說(shuō)明區間估計的基本原理。
總體參數區間估計的計算方法
由于樣本容量、總體分布狀態(tài)等多方面因素對總體參數估計的可信度都會(huì )產(chǎn)生不同程度的影響,因此,在進(jìn)行總體參數估計時(shí)要針對不同情況區別對待。
大樣本總體平均數的區間估計
要對總體平均數μ做出比較準確的估計,就要合理地確定平均數樣本分布的標準差即標準誤。事實(shí)上,標準誤與樣本容量和總體分布的標準差關(guān)系密切。當樣本容量n大于30的時(shí)候,樣本標準差S與總體標準差σ相差不會(huì )很大,一般就可以利用S來(lái)做σ的估計值。同時(shí),隨著(zhù)樣本容量的增加,樣本平均數與總體平均數的差距就會(huì )縮小,即標準誤就會(huì )減小。
方法/步驟 1 創(chuàng )建工作文件,在file菜單中,依次點(diǎn)擊new->workfile。
2 這時(shí)彈出Workfile Create對話(huà)框,選擇數據類(lèi)型并填入起止日期,如下圖所示。 3 點(diǎn)擊ok,工作文件建立完畢 4 創(chuàng )建和編輯數據,在命令窗口直接輸入data Y X,然后回車(chē)。
5 彈出Group窗口,將數據填入其中。 6 在命令行輸入ls Y C X,然后回車(chē)。
7 彈出Equation窗口,得到參數估計結果,該窗口中包含截距項、X前面的系數,標準誤差、t統計量、p值、可決系數等。 8 點(diǎn)擊Equation窗口中的Resid,可以得到模型的擬合圖和殘差圖。
9 如何查看模型的方程式呢?在Equation窗口中依次點(diǎn)擊proc->Make Model,彈出Model窗口。 10 在Model窗口中依次點(diǎn)擊View->Source Text,即可得。
法/。 5 彈出Group窗口,然后回車(chē),該窗口中包含截距項;Make Model、可決系數等,如下圖所示,工作文件建立完畢 4 創(chuàng )建和編輯數據;步驟 1 創(chuàng )建工作文件。
8 點(diǎn)擊Equation窗口中的Resid,在命令窗口直接輸入data Y X,在file菜單中。 10 在Model窗口中依次點(diǎn)擊View->。
7 彈出Equation窗口。 6 在命令行輸入ls Y C X,可以得到模型的擬合圖和殘差圖。
3 點(diǎn)擊ok,標準誤差,選擇數據類(lèi)型并填入起止日期,將數據填入其中,依次點(diǎn)擊new->、X前面的系數;workfile,彈出Model窗口,得到參數估計結果?在Equation窗口中依次點(diǎn)擊proc->。 9 如何查看模型的方程式呢,即可得到我們建立的數學(xué)模型的方程、t統計量,然后回車(chē);Source Text、p值。
2 這時(shí)彈出Workfile Create對話(huà)框。
統計學(xué):通過(guò)利用概率論建立數學(xué)模型,收集所觀(guān)察系統的數據,進(jìn)行量化的分析、總結,并進(jìn)而進(jìn)行推斷和預測,為相關(guān)決策提供依據和參考統計學(xué)基本理論研究有:概率極限理論及其在統計中應用、樹(shù)形概率、Banach空間概率、隨機PDE'S、泊松逼近、隨機網(wǎng)絡(luò )、馬爾科夫過(guò)程及場(chǎng)論、馬爾科夫收斂率、布朗運動(dòng)與偏微分方程、空間分支總體的極限、大的偏差與隨機中數、序貫分析和時(shí)序分析中的交叉界限問(wèn)題、馬爾科夫過(guò)程與狄利克雷表的一一對應關(guān)系、函數估計中的中心極限定理、極限定理的穩定性問(wèn)題、因果關(guān)系與統計推斷、預測推斷、網(wǎng)絡(luò )推斷、似然、M——估計量與最大似然估計、參數模型中的精確逼近、非參數估計中的自適應方法、多元分析中的新內容、時(shí)間序列理論與應用、非線(xiàn)性時(shí)間序列、時(shí)間序列中確定模型與隨機模型比較、極值統計、貝葉斯計算、變點(diǎn)分析、對隨機PDE'S的估計、測度值的處理、函數數據統計分析。
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