【主要内容】
设θ是总体X的未知参数,X1,X2,…,Xn是来自X的一个简单随机样本.
1.设(X1,X2,…,Xn)是θ的估计量,如果,则称是θ的无偏估计量.
2.设(X1,X2,…,Xn)和(X1,X2,…,Xn)都是θ的无偏估计量,如果,则称是较有效估计量.
3.设(X1,X2,…,Xn)是θ的估计量,如果当n→∞时,θ,即对任意ε>0都有,则称是θ的一致估计量.
【典型例题】
例8.4.1 设总体X的分布律为
其中,θ∈(0,1)是X的未知参数,以Ni表示来自总体X的简单随机样本(样本容量为n)中等于i的个数(i=1,2,3),求常数a1,a2,a3,使得为θ的无偏估计量,并求DT.
精解 易知N1~B(n,1-θ),N2~B(n,θ-θ2),所以
欲使ET是θ的无偏估计量,即ET=θ得
a1n+(a2-a1)nθ+(a3-a2)θ2=θ.
比较上式两边关于θ的同次幂系数得
于是
由此可得,
例8.4.2 设总体X的概率密度为
其中,θ(0<θ<1)是X的未知参数.又设X1,X2,…,Xn是来自总体X的简单随机样本,X是它的均值.判断是否为θ2的无偏估计量.
精解 只要确定是否成立即可.
由于
其中
将式(2)、式(3)代入式(1)得
显然,E(4X2)≠θ2,所以不是θ2的无偏估计量.(www.xing528.com)
例8.4.d 设X1,X2,…,Xn是来自总体X~N(μ,σ2)的简单随机样本,记
(1)证明T为μ2的无偏估计量;
(2)当μ=0,σ=1时,求DT.
精解 (1)只要证明ET=μ2即可.
由于
所以,T是μ2的无偏估计量.
(2)当μ=0,σ=1时,
由于,所以,从而
此外,由于(n-1)S2~χ2(n-1),所以
将式(2)、式(3)代入式(1)得
例8.4.4 设总体X~N(μ,σ2),X1,X2,…,Xn(n≥3)是来自X的一个简单随机样本.
(1)检验,及都是未知参数μ的无偏估计量,其中;
(2)判定上述三个估计量哪一个最有效.
精解 (1)由于
所以,,都是μ的无偏估计量.
(2)由于D,
,
,
所以,当n≥3时,上述三个方差中以DX为最小,所以,DX最有效.
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