Понятие точечной оценки параметров

Пусть должно произойти n независимых опытов.

Обозначим значение, которое примет СВ в i –ом опыте. также будет являться СВ, имеющей тот же закон распределения, что и сама СВ .

Пусть по результатам n опытов необходимо определить (приближённо) некоторый параметр , связанный с законом распределения СВ генеральной совокупности.

Приближённое значение параметра назовём его оценкой .

Любая оценка, вычисляемая на основе выборки, есть функция СВ , и, значит, сама является случайной величиной. Если число наблюдений (опытов) сравнительно невелико, то замена неизвестного параметра его оценкой , например, математического ожидания выборочным средним, приводит к ошибке. Эта ошибка в среднем тем больше, чем меньше число опытов.

Для того, чтобы оценка неизвестного параметра давала хорошее приближение, она должна удовлетворять следующим требованиям:

1. Несмещённость.

2. Состоятельность.

3. Эффективность.

· Оценка называется несмещённой, если математическое ожидание оценки параметра по всевозможным выборкам данного объёма равно истинному значению определяемого параметра: .

· Оценка называется состоятельной, если при увеличении объёма выборки оценка сходится по вероятности к истинному значению параметра:

или ,

где – сколь угодно малое положительное число.

Из неравенства Чебышева следует, что для удовлетворения этого требования достаточно, чтобы оценка была несмещённой и .

· Оценка называется эффективной, если .


Понравилась статья? Добавь ее в закладку (CTRL+D) и не забудь поделиться с друзьями:  



double arrow
Сейчас читают про: