Точечные оценки неизвестных параметров. Несмещённые, состоятельные, и эффективные оценки.
Свойства точечных оценок.
Оценки параметров распределения бывают точечные и интервальные.
Пусть
– выборка объема “n” (1)
Функцию выборки (1)
называют статистикой.
Предположим, что нужно оценить неизвестный параметр
изучаемой случайной величины
.
Def: Статистику
, значения которой близки к оцениваемому параметру
, называют точечной оценкой параметра
.
При
оценка
должна приближаться к параметру
.
Оценка
– случайная величина, поэтому мы не можем потребовать, чтобы оценка стремилась к
в обычном смысле.
Def: Оценка
называется состоятельной, если при
в вероятностном смысле стремится к
.
– обычная сходимость.
Поскольку оценка
– случайная величина, то рассмотрим ее математическое ожидание
.
Def: Оценка
называется несмещенной, если ее математическое ожидание совпадает с оцениваемым параметром
:
.
Несмещенная оценка с минимальной дисперсией называется эффективной.
Основные оцениваемые параметры распределения:

Построим точечные оценки для этих параметров. Точечную оценку для “а” называют выборочное среднее. Точечную оценку для 
называют выборочная дисперсия.
Рассмотрим оценку θn числового параметра θ, определенную при n = 1, 2, … Оценка θn называетсясостоятельной, если она сходится по вероятности к значению оцениваемого параметра θ при безграничном возрастании объема выборки. Выразим сказанное более подробно. Статистика θnявляется состоятельной оценкой параметра θ тогда и только тогда, когда для любого положительного числа ε справедливо предельное соотношение 
Оценки, для которых соотношение М(θn) = θ неверно, называются смещенными. При этом разность между математическим ожиданием оценки θn и оцениваемым параметром θ, т.е. М(θn) – θ, называется смещением оценки.
Случайные события,их классиф.Операции со случ событиями.
2.классич, статистич и геометрич опр-е вер-ти .Классическая формула вероятности
3.Элементы комбинаторики: размещения, перестановки и сочетания (вывод формул). Свойства сочетаний
Размещения, перестановки, сочетания. Свойства сочетаний.
Размещения.
Геометрическая вероятность
Простейшие свойства вероятности: монотонность, формула сложения, вероятность разности событий.
Зависимые и независимые события. Условная вероятность. Теоремы умножения вероятностей.
Формула полной вероятности и формула Байеса.
Формула полной вероятности
Повторные независимые испытания. Формула Бернулли.
Полиномиальное распределение
Теорема Пуассона.
Локальная и интегральная теоремы Муавра-Лапласа.
Локальная
Дата добавления: 2018-02-18; просмотров: 558; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!
