1.引數矩估計、相合估計不唯一,矩估計一般都具有相合性。極大似然估計不一定是唯一的。極大似然估計的唯一性取決於似然函式的性質。如果似然函式的最大值點唯一,那麼似然估計就是唯一的。否則,不唯一。有些極大似然估計比較難求,確定乙個初始值可用em演算法迭代給出。
2.一致最小方差無偏估計(uniformly minimum-variance unbiased estimator,umvue)定義:
設 判定定理:
設 ,
三步實現判斷:
(1)設
是0的任意無偏估計,即
.(2)根據樣本的密度函式,寫出期望
的具體形式,並在其兩邊求導,湊
(3)這樣就有
故3.若待估引數的充分統計量和umvue存在,則umvue一定可以表示為充分統計量的函式。
4.充分性原則:在統計推斷中,考慮
的估計問題只需要在基於充分統計量的函式中進行即可。
5.費希爾資訊量:
(一階導有平方,二階導有負號)
克拉默-拉奧(c-r)不等式:
。t是
, 稱為
的無偏估計的方差的c-r下界。
若等號成立,則t是
的有效估計量。
6.有效估計量一定是umvue,而umvue一定可以表示為充分統計量的函式。
二分法求最大似然估計r語言 R語言中的最大似然估計
normal mu sigma2 n logl return log1 上面的theta是指需要估計的正態分佈的均值和方差,logl是似然值,之所以返回負數是因為後面用到的優化似然值的函式是最小化函式。optim initial valurs of theta,likelihood function...
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