已知函数f(x)= e^(- x),求f(x)的无偏估计?
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发布时间:2024-07-02 19:11
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时间:2024-07-05 12:06
要证明σ开²=1/n-2Σ(yi-yi开)²是σ²的无偏估计,需要满足两个条件:
期望值为σ²,即E(σ开²) = σ²;
无偏性,即估计值的期望值等于被估计参数的真实值,即E(1/n-2Σ(yi-yi开)²) = σ²。
首先证明条件1,即证明E(σ开²) = σ²。
由于:
σ开²=1/n-2Σ(yi-yi开)²
展开后得到:
σ开² = (1/n) * Σ(yi - yi开)² - (1/(n-1)) * Σ(yi - y平均)²
其中,y平均是样本的平均值。我们知道,样本方差的期望值为总体方差的(n-1)/n倍,即E(S²) = σ² * (n-1)/n。因此,可以得到:
E((1/n) * Σ(yi - yi开)²) = (1/n) * Σ E((yi - yi开)²) = (1/n) * Σ σ² = σ²
又因为:
E((1/(n-1)) * Σ(yi - y平均)²) = (1/(n-1)) * Σ E((yi - y平均)²) = (1/(n-1)) * Σ σ² = σ²
因此,E(σ开²) = σ²,即条件1成立。
接下来证明条件2,即证明E(1/n-2Σ(yi-yi开)²) = σ²。1/n-2Σ(yi-yi开)² = ((n-1)/n) * S²
其中,S²是样本的无偏估计方差。
我们知道,样本方差的期望值为总体方差的(n-1)/n倍,即E(S²) = σ²。因此,可以得到:
E(((n-1)/n) * S²) = ((n-1)/n) * E(S²) = ((n-1)/n) * σ² = σ²
因此,E(1/n-2Σ(yi-yi开)²) = σ²,即条件2成立。
因为两个条件都满足,所以可以证明σ开²=1/n-2Σ(yi-yi开)²是σ²的无偏估计。