Статистические оценки и их свойства

Мы будем иметь дело с независимой выборкой

Статистические оценки и их свойства - student2.ru . (3.1)

Из распределения Статистические оценки и их свойства - student2.ru принадлежащего некоторому семейству распределений Статистические оценки и их свойства - student2.ru . Пусть Статистические оценки и их свойства - student2.ru – параметр, однозначно определяемый по каждому распределению Статистические оценки и их свойства - student2.ru из семейства Статистические оценки и их свойства - student2.ru . Например,

Статистические оценки и их свойства - student2.ru или Статистические оценки и их свойства - student2.ru .

Таким образом, Статистические оценки и их свойства - student2.ru = Статистические оценки и их свойства - student2.ru (F) - это значение функционала от распределения Статистические оценки и их свойства - student2.ru . Очень часто мы будем предполагать, что само семейство Статистические оценки и их свойства - student2.ru определяется одним или несколькими такими параметрами.

Тогда любая Статистические оценки и их свойства - student2.ru есть функция распределения Статистические оценки и их свойства - student2.ru или Статистические оценки и их свойства - student2.ru зависящая от одного или нескольких параметров. Такое семейство распределений называется параметрическим. В любом из этих случаев задача оценки (оценивания) параметра Статистические оценки и их свойства - student2.ru состоит в нахождении такой функции

Статистические оценки и их свойства - student2.ru (3.2)

от выборки (3.1), которая в каком-то смысле близка к параметру Статистические оценки и их свойства - student2.ru , если выборка взята из распределения Статистические оценки и их свойства - student2.ru с Статистические оценки и их свойства - student2.ru ( Статистические оценки и их свойства - student2.ru )= Статистические оценки и их свойства - student2.ru .

При этом предполагается, что функция (3.2) не зависит от значения оцениваемого параметра Статистические оценки и их свойства - student2.ru и других неизвестных параметров, от которых может зависеть Статистические оценки и их свойства - student2.ru .

Вообще, любая функция вида (3.2) от выборки носит название статистики. Таким образом, Статистические оценки и их свойства - student2.ru - это статистика (3.2).

Оценка Статистические оценки и их свойства - student2.ru = Статистические оценки и их свойства - student2.ru ( Статистические оценки и их свойства - student2.ru ) называется несмещенной, если при любом возможном Статистические оценки и их свойства - student2.ru

Статистические оценки и их свойства - student2.ru Статистические оценки и их свойства - student2.ru = Статистические оценки и их свойства - student2.ru , (3.3)

т.е. среднее значение Статистические оценки и их свойства - student2.ru равно Статистические оценки и их свойства - student2.ru .

Приведем примеры несмещенных оценок. Если выборка (3.1) взята из семейства с конечным r-м моментом

Статистические оценки и их свойства - student2.ru

то выборочный r-й момент

Статистические оценки и их свойства - student2.ru (3.4)

будет несмещенной оценкой mr, так как

Статистические оценки и их свойства - student2.ru Статистические оценки и их свойства - student2.ru

В частности, выборочное среднее Статистические оценки и их свойства - student2.ru есть несмещенная оценка математического ожидания Статистические оценки и их свойства - student2.ru .

Выборочная дисперсия Статистические оценки и их свойства - student2.ru не является несмещенной оценкой дисперсии Статистические оценки и их свойства - student2.ru так как Статистические оценки и их свойства - student2.ru может представить в виде

Статистические оценки и их свойства - student2.ru

Отсюда

Статистические оценки и их свойства - student2.ru (3.5)

поскольку Статистические оценки и их свойства - student2.ru то Статистические оценки и их свойства - student2.ru .

Равенство (3.5) дает нам возможность построить несмещенную оценку дисперсии

Статистические оценки и их свойства - student2.ru . (3.6)

Заметим, что из несмещенности оценки S12 для σ2 не следует несмещенность оценки S1 для σ. Поэтому при большом числе N выборок (3.1) для оценки σ предпочтительнее пользоваться оценкой Статистические оценки и их свойства - student2.ru , а не Статистические оценки и их свойства - student2.ru , где S1i - значение выборочной несмещенной дисперсии (3.6) для i-й выборки. Заметим, что обычно вместо S12 в (3.6) пользуются обозначением S2.

Очень часто нас интересуют асимптотические свойства оценок Статистические оценки и их свойства - student2.ru для выборок (1.1) объема Статистические оценки и их свойства - student2.ru . Оценка Статистические оценки и их свойства - student2.ru n (вернее, последовательность оценок Статистические оценки и их свойства - student2.ru n) называется состоятельной, если при n→∞ она сходится по вероятности к параметру.

Статистические оценки и их свойства - student2.ru n Статистические оценки и их свойства - student2.ru

{ Статистические оценки и их свойства - student2.ru }

Примером состоятельной оценки может служить выборочный r-й момент Статистические оценки и их свойства - student2.ru в (3.4), так как при конечности mr по усиленному закону больших чисел (если ξ12, …- независимые, имеющие Статистические оценки и их свойства - student2.ru , то Статистические оценки и их свойства - student2.ru = Статистические оценки и их свойства - student2.ru ξ, п.н. – почти наверное, т.е. с вероятностью = 1).

Статистические оценки и их свойства - student2.ru Статистические оценки и их свойства - student2.ru Статистические оценки и их свойства - student2.ru при Статистические оценки и их свойства - student2.ru , следовательно, Статистические оценки и их свойства - student2.ru Статистические оценки и их свойства - student2.ru Статистические оценки и их свойства - student2.ru .

Для установления состоятельности оценки Статистические оценки и их свойства - student2.ru полезна следующая

Теорема 1. Если при Статистические оценки и их свойства - student2.ru Статистические оценки и их свойства - student2.ru n Статистические оценки и их свойства - student2.ru

и Статистические оценки и их свойства - student2.ru Статистические оценки и их свойства - student2.ru nСтатистические оценки и их свойства - student2.ru при Статистические оценки и их свойства - student2.ru , то оценка Статистические оценки и их свойства - student2.ru n - состоятельная.

Доказательство.

По неравенству Чебышева при любом Статистические оценки и их свойства - student2.ru

Статистические оценки и их свойства - student2.ru . (3.7)

Из (3.7) и неравенства

Статистические оценки и их свойства - student2.ru

cледует, что при n→∞ вероятность события Статистические оценки и их свойства - student2.ru стремится к нулю, что и требовалось доказать.

Наши рекомендации