第4章 | 安徽某高校《统计建模与R软件》期末复习

发布时间:2023年12月24日

第4章? 参数估计

参数估计是统计建模的关键步骤之一,它涉及根据样本数据推断总体参数的过程。在统计学中,参数通常用于描述总体的特征,如均值、方差等。通过参数估计,我们可以利用样本信息对这些未知参数进行推断,从而对总体进行更深入的了解。

4.1 矩法?

思想:当我们面对一个统计问题时,通常我们不能观察到整个总体的所有数据,而只能通过取一部分样本来进行研究。为了从这个样本中了解总体的性质,我们引入了一种思想,即使用样本的一些数字特征(矩)来估计总体相应的特征。在这个过程中,我们关注的是总体的矩,而这些矩与总体的参数有密切的关系,从而允许我们得出对总体参数的估计。

矩是描述数据分布的一种方式,例如均值和方差就是常见的矩。我们可以通过样本计算得到样本的矩,然后利用这些样本矩去估计总体的矩,进而得到总体参数的估计。

比如,如果我们想知道一个总体的平均值是多少,我们可以从样本中计算出样本均值,然后用样本均值去估计总体的平均值。这是因为,根据统计理论,样本均值与总体均值有一个紧密的关系,特别是在样本容量足够大的情况下。

这种思想的优势在于,通过研究样本矩与总体矩之间的关系,我们可以从有限的样本中获取关于总体特征的有用信息,而不必观察整个总体。这为我们提供了一种有效的方式,通过小规模的样本来推断和估计总体的性质。

4.1.1 矩法

矩法是一种矩估计法。矩法的核心思想是使用样本矩(样本的各阶矩)去估计总体矩,从而得到总体参数的估计。样本?i?阶矩的公式如下:

m_i=\frac{1}{n}\sum^{n}_{j=1}x^{i}_{j}

其中:

  • n 是样本容量,表示样本中的观测值个数。
  • x_j?是第?j?个观测值。
  • i?是矩的阶数,表示对观测值取?i?次幂。

举例:设总体的分布函数F(x;\theta _1...\theta_m)中有m个未知参数,假设总体样本的?i?阶原点矩存在,样本?x_1,...x_n?,令总体的 i?阶原点矩等于样本的?i?阶原点矩。以一阶、二阶矩法估计参数举例:

m_1=\frac{1}{n}\sum^{n}_{i=1}x_{i}=\mu =\bar{x}

m_2=\frac{1}{n}\sum^{n}_{j=1}x_{j}=\sigma^2+\mu^2=var(X)+E(x)^2

我们可以解得均值和方差的矩法估计:

\hat{\mu}=\bar{x}

\hat{\sigma}^2=\frac{1}{n}\sum^{n}_{i=1}(x_i-\bar{x})^2

4.1.2 R语言实现

在二项分布B(k;p)中,求k和p的矩估计。

1)一阶二阶矩法

m_1为样本均值:m_1=kp

m_2为样本二阶中心矩:m_2=kp(1-p)

解得:k=\frac{m_{1}^{2}}{m_1-m_2}?,?p=\frac{m_1-m_2}{m_1}

# 模拟二项分布
# N=20,p=0.7,试验次数n=100
x <- rbinom(100, 20, 0.7)
# 计算样本均值
m1 <- mean(x)
# 计算样本方差
m2 <- sum((x - mean(x))^2) / 100
# 计算 N
N <- m1^2 / (m1 - m2)
# 计算 p
p <- (m1 - m2) / m1
2)Newton-Raphson 方法的矩估计
# 定义矩估计函数
moment_fun <- function(p) {
  # 计算方程组
  f <- c(p[1] * p[2] - M1, p[1] * p[2] - p[1] * p[2]^2 - M2)
  
  # 计算雅可比矩阵
  J <- matrix(c(p[2], p[1], p[2] - p[2]^2, p[1] - 2 * p[1] * p[2]), nrow = 2, byrow = TRUE)
  
  list(f = f, J = J)
}

# 定义 Newton-Raphson 优化函数
Newtons <- function(fun, x, ep = 1e-5, it_max = 100) {
  index <- 0
  k <- 1
  
  while (k <= it_max) {
    x1 <- x
    obj <- fun(x)
    x <- x - solve(obj$J, obj$f)
    norm <- sqrt(sum((x - x1)^2))
    
    if (norm < ep) {
      index <- 1
      break
    }
    
    k <- k + 1
  }
  
  obj <- fun(x)
  
  list(root = x, it = k, index = index, FunVal = obj$f)
}

# 生成二项分布样本
x <- rbinom(100, 20, 0.7)

# 获取样本大小
n <- length(x)

# 计算样本均值和样本方差
M1 <- mean(x)
M2 <- (n - 1) / n * var(x)

# 初始猜测值
p <- c(10, 0.5)

# 使用 Newton-Raphson 优化估计参数
result <- Newtons(moment_fun, p)

# 输出估计的参数值和迭代次数
cat("估计的 n:", result$root[1], "\n")
cat("估计的 p:", result$root[2], "\n")
cat("迭代次数:", result$it, "\n")

4.2 极大似然法

4.2.1 极大似然估计

极大似然估计是一种用于估计统计模型参数的方法。它基于观测到的样本数据,试图找到使得观测数据出现的概率最大的参数值。在讲解极大似然估计之前,我们先来了解一下一些基本的概念。

1)似然函数

似然函数是一个关于模型参数的函数,它描述了在给定模型下观测数据的可能性。对于参数为θ的模型,给定观测到的数据集X,似然函数表示为 L(θ|X)。对于离散型随机变量,似然函数通常是概率质量函数的乘积;对于连续型随机变量,似然函数是概率密度函数的乘积。

设总体X的概率密度函数或分布律为f(x,\theta),?x_1,...x_n是来自总体X的样本,则\theta的似然函数为:

L(\theta;x)=L(\theta;x_1,...,x_n)=\prod ^{n}_{i=1}f(x_i,\theta)

2)极大似然估计

极大似然估计的目标是找到使似然函数取最大值的参数值,即找到使得观测到的数据在给定模型下出现的概率最大的模型参数。通常我们会取对数似然函数,因为这样便于计算。

假设有一组观测数据X={x?, x?, ..., x?},且这些数据是从一个分布(比如正态分布、二项分布等)中产生的。该分布有一个参数θ,我们的目标是通过这组观测数据估计出θ。

  1. 写出似然函数: 建立观测数据的似然函数L(θ|X),表示观测数据在给定参数θ下的概率。

    L(\theta | X) = P(X | \theta)

  2. 取对数: 通常取对数似然函数,因为对数函数的最大值点与原函数的最大值点是一样的,而且对数函数便于计算。

    \log L(\theta | X)

  3. 求导数: 对对数似然函数关于θ的导数,然后令导数等于零,解出参数θ。

    \frac{d}{d\theta} \log L(\theta | X) = 0

  4. 解方程: 解出的θ值即为极大似然估计。

4.2.2 R语言实现

1)\theta?连续

举例:正态分布

# 安装并加载 rootSolve 包
# install.packages("rootSolve")  # 如果未安装,需要先运行这行代码安装包
library(rootSolve)

# 生成样本
x <- rnorm(10)

# 定义似然函数和 multiroot 求解模型
model <- function(e, x) {
  n <- length(x)
  F1 <- sum(x - e[1])
  F2 <- -n / (e[2])^2 + sum((x - e[1])^2) / e[2]^4
  c(F1, F2)
}

# 使用 multiroot 函数计算似然方程组的根(即估计的参数)
result <- multiroot(f = model, start = c(0, 1), x = x)

# 输出结果
cat("估计的均值:", result$root[1], "\n")
cat("估计的标准差:", result$root[2], "\n")
4)\theta?离散
# 生成 Cauchy 分布的样本
x <- rcauchy(100, 1)

# 定义对数似然函数
loglike <- function(p) {
  n <- length(x)
  log(3.14159) * n + sum(log(1 + (x - p)^2))
}

# 使用 optimize 函数找到对数似然函数的最大值
result <- optimize(loglike, interval = c(0, 5))

# 输出结果
cat("估计的参数 p:", result$maximum, "\n")
cat("对数似然函数的最大值:", result$objective, "\n")

4.3 区间估计

4.3.1 区间估计

设总体X的分布函数F(x,θ)含有未知参数θ,对于给定值α(0< α<1),若由样本x_1,...,x_n确定的两个统计量,\hat{\theta_1}(x_1,...,x_n)\hat{\theta_2}(x_1,...,x_n)满足:

P(\hat{\theta_1}(x_1,...,x_n)<\theta<\hat{\theta_2}(x_1,...,x_n))=1-\alpha

则称随机区间(\hat{\theta}_1,\hat{\theta}_2)是参数\theta的置信度为1-\alpha的置信区间。

4.3.2 一个正态总体的区间估计

1)均值\mu的估计
  • \sigma^2已知时:参数\mu的置信度为1-\alpha的双侧置信区间:

P\left \{ \left | \frac{\bar{X}-\mu}{\sigma/\sqrt{n}} \right | \leq Z_{\frac{\alpha}{2}} \right \}=1-\alpha

? ? ? ? 推出:

\left [ \bar{X}-\frac{\sigma}{\sqrt{n}}Z_{\frac{\alpha}{2}},\bar{X}+\frac{\sigma}{\sqrt{n}}Z_{\frac{\alpha}{2}} \right ]

  • \sigma^2未知时:参数\mu的置信度为1-\alpha的双侧置信区间:

P\left \{ \left | \frac{\bar{X}-\mu}{S/\sqrt{n}} \right | \leq t_{\frac{\alpha}{2}} \right \}=1-\alpha

? ? ? ? 推出:

\left [ \bar{X}-\frac{S}{\sqrt{n}}t_{\frac{\alpha}{2}}(n-1),\bar{X}+\frac{S}{\sqrt{n}}t_{\frac{\alpha}{2}}(n-1) \right ]

在R语言中,我们可以引入interval_esitimate11函数来做估计:

# 定义函数 interval_estimate11
# 参数:
#   x: 数据向量
#   sigma: 总体标准差,如果为正值则使用,否则使用样本标准差
#   alpha: 置信水平,默认为 0.05
interval_estimate11 <- function(x, sigma = -1, alpha = 0.05) { 
   n <- length(x)
   xb <- mean(x)
   
   # 根据 sigma 是否为正值选择使用 Z 分布或者 t 分布
   if (sigma >= 0) {      
      tmp <- sigma / sqrt(n) * qnorm(1 - alpha / 2)  # Z 分布的临界值
      df <- n
   } else {
      # 当 sigma 为负值时,根据样本大小选择使用 Z 分布或者 t 分布
      if (n >= 30) {    
         tmp <- sd(x) / sqrt(n) * qnorm(1 - alpha / 2)  # Z 分布的临界值
         df <- n
      } else {  
         tmp <- sd(x) / sqrt(n) * qt(1 - alpha / 2, n - 1)  # t 分布的临界值
         df <- n - 1
      }
   }
   
   # 构建结果数据框
   result <- data.frame(mean = xb, df = df, a = xb - tmp, b = xb + tmp)
   return(result)
}

# 生成样本数据
x <- rnorm(20, 1, 0.04)

# 调用函数并输出结果
interval_estimate11(x)

在R语言中,函数 t.test() 也提供了 t 检验和相应的区间估计的功能:

t.test(x,            # 第一个样本或一组观测值
       y = NULL,     # 第二个样本,如果只有一个样本则为 NULL
       alternative = c("two.sided", "less", "greater"),
                      # 假设检验的方向,可选值为 "two.sided"(双侧检验,默认)、"less"(左侧检验)、"greater"(右侧检验)
       mu = 0,        # 要检验的假设均值,默认为 0
       paired = FALSE,  # 是否为配对样本(paired samples),默认为 FALSE
       var.equal = FALSE,  # 是否假设两个总体方差相等,默认为 FALSE
       conf.level = 0.95)  # 置信水平,默认为 0.95
2)方差\sigma^2的估计
  • \mu已知时:参数\sigma^2的置信度为1-\alpha的双侧置信区间:

\left [ \frac{n\hat{\sigma}^2}{\chi^{2}_{\sigma/2}(n)} , \frac{n\hat{\sigma}^2}{\chi^{2}_{1-\sigma/2}(n)}\right ]

  • \mu未知时:参数\sigma^2的置信度为1-\alpha的双侧置信区间:

\left [ \frac{(n-1)S^2}{\chi^{2}_{\sigma/2}(n-1)} , \frac{(n-1)S^2}{\chi^{2}_{1-\sigma/2}(n-1)}\right ]

在R语言中,我们可以引入函数interval_var1来求解:

# 定义函数 interval_var1
# 参数:
#   x: 数据向量
#   mu: 假设的总体方差值,默认为 Inf 表示不指定
#   alpha: 置信水平,默认为 0.05
interval_var1 <- function(x, mu = Inf, alpha = 0.05) { 
   n <- length(x)
   
   # 根据 mu 是否为无穷选择使用总体方差估计还是样本方差估计
   if (mu < Inf) {
      S2 <- sum((x - mu)^2) / n
      df <- n
   } else {
      S2 <- var(x)
      df <- n - 1
   }
   
   # 计算置信区间的上下界
   a <- df * S2 / qchisq(1 - alpha / 2, df)
   b <- df * S2 / qchisq(alpha / 2, df)
   
   # 构建结果数据框
   result <- data.frame(var = S2, df = df, a = a, b = b)
   return(result)
}

# 生成样本数据
x <- c(23, 25, 28, 22, 20)

# 调用函数并输出结果
interval_var1(x)

4.3.3 两个正态总体的区间估计

解决两个正态总体的区间估计时,我们可以引入函数interval_estimate2:

# 定义函数 interval_estimate2
# 参数:
#   x: 第一个样本数据向量
#   y: 第二个样本数据向量
#   sigma: 总体标准差,如果为正值则使用,否则使用样本标准差
#   var.equal: 是否假设两个总体方差相等,默认为 FALSE
#   alpha: 置信水平,默认为 0.05
interval_estimate2 <- function(x, y, sigma = c(-1, -1), var.equal = FALSE, alpha = 0.05) { 
   n1 <- length(x)
   n2 <- length(y)
   xb <- mean(x)
   yb <- mean(y)
   
   if (all(sigma >= 0)) {  # 均值差μ1- μ2的区间估计(置信度为1-α)
      tmp <- qnorm(1 - alpha / 2) * sqrt(sigma[1]^2 / n1 + sigma[2]^2 / n2)
      df <- n1 + n2
   } else {
      if (var.equal == TRUE) {
         Sw <- ((n1 - 1) * var(x) + (n2 - 1) * var(y)) / (n1 + n2 - 2)
         tmp <- sqrt(Sw * (1 / n1 + 1 / n2)) * qt(1 - alpha / 2, n1 + n2 - 2)
         df <- n1 + n2 - 2
      } else {
         S1 <- var(x)
         S2 <- var(y)
         nu <- (S1 / n1 + S2 / n2)^2 / (S1 / n1^2 / (n1 - 1) + S2 / n2^2 / (n2 - 1))
         tmp <- qt(1 - alpha / 2, nu) * sqrt(S1 / n1 + S2 / n2)
         df <- nu
      }
   }

   # 构建结果数据框
   result <- data.frame(mean = xb - yb, df = df, a = xb - yb - tmp, b = xb - yb + tmp)
   return(result)
}

# 生成两个样本数据
x <- c(23, 25, 28, 22, 20)
y <- c(29, 31, 30, 32, 27)

# 调用函数并输出结果
interval_estimate2(x, y)

4.3.4 配对数据均值差的区间估计

我们可以用 t.test() 函数直接求解:

# 定义两组观测值
x <- c(11.3, 15.0, 15.0, 13.5, 12.8, 10.0, 11.0, 12.0, 13.0, 12.3)
y <- c(14.0, 13.8, 14.0, 13.5, 13.5, 12.0, 14.7, 11.4, 13.8, 12.0)

# 执行独立样本 t 检验
result <- t.test(x - y)

# 输出检验结果
print(result)

也可以引入前面的interval_estimate1函数:

# 定义函数 interval_estimate1
# 参数:
#   x: 数据向量
#   mu: 假设的总体均值,默认为 Inf 表示不指定
#   alpha: 置信水平,默认为 0.05
interval_estimate1 <- function(x, mu = Inf, alpha = 0.05) { 
   n <- length(x)
   
   # 根据 mu 是否为无穷选择使用总体均值估计还是样本均值估计
   if (mu < Inf) {
      mean_val <- mu
      tmp <- qnorm(1 - alpha / 2) * sqrt(var(x) / n)
      df <- n
   } else {
      mean_val <- mean(x)
      tmp <- qt(1 - alpha / 2, df = n - 1) * sqrt(var(x) / n)
      df <- n - 1
   }
   
   # 计算置信区间的上下界
   a <- mean_val - tmp
   b <- mean_val + tmp
   
   # 构建结果数据框
   result <- data.frame(mean = mean_val, df = df, a = a, b = b)
   return(result)
}

# 定义两组观测值
x <- c(11.3, 15.0, 15.0, 13.5, 12.8, 10.0, 11.0, 12.0, 13.0, 12.3)
y <- c(14.0, 13.8, 14.0, 13.5, 13.5, 12.0, 14.7, 11.4, 13.8, 12.0)

# 计算差异向量
z <- x - y

# 调用函数并输出结果
interval_estimate1(z)

4.3.5 方差比的区间估计

# 定义函数 interval_var2
# 参数:
#   x: 第一个样本数据向量
#   y: 第二个样本数据向量
#   mu: 假设的总体方差比率,默认为 Inf 表示不指定
#   alpha: 置信水平,默认为 0.05
interval_var2 <- function(x, y, mu = c(Inf, Inf), alpha = 0.05) { 
   n1 <- length(x)
   n2 <- length(y)
   
   if (all(mu < Inf)) {
      Sx2 <- 1 / n1 * sum((x - mu[1])^2)
      Sy2 <- 1 / n2 * sum((y - mu[2])^2)
      df1 <- n1
      df2 <- n2
   } else if (mu[1] < Inf && mu[2] == Inf) {
      Sx2 <- 1 / n1 * sum((x - mu[1])^2)
      Sy2 <- var(y)
      df1 <- n1
      df2 <- n2 - 1
   } else if (mu[1] == Inf && mu[2] < Inf) {
      Sx2 <- var(x)
      Sy2 <- 1 / n2 * sum((y - mu[2])^2)
      df1 <- n1 - 1
      df2 <- n2
   } else {
      Sx2 <- var(x)
      Sy2 <- var(y)
      df1 <- n1 - 1
      df2 <- n2 - 1
   }
   
   r <- Sx2 / Sy2
   a <- r / qf(1 - alpha / 2, df1, df2)
   b <- r / qf(alpha / 2, df1, df2)
   
   # 构建结果数据框
   result <- data.frame(rate = r, df1 = df1, df2 = df2, a = a, b = b)
   return(result)
}

# 定义两组观测值
a <- c(79.98, 80.04, 80.02, 80.04, 80.03, 80.03, 80.04, 79.97, 80.05, 80.03, 80.02, 80.00, 80.02)
b <- c(80.02, 79.94, 79.98, 79.97, 79.97, 80.03, 79.95, 79.97)

# 调用函数并输出结果
interval_var2(a, b, mu = c(80, 60))
interval_var2(a, b, mu = c(Inf, Inf))
interval_var2(a, b, mu = c(80, Inf))
interval_var2(a, b, mu = c(Inf, 60))

4.3.6 非正态总体的区间估计

# 定义函数 interval_estimate3
# 参数:
#   x: 数据向量
#   sigma: 总体标准差的估计值,默认为 -1,表示使用样本标准差
#   alpha: 置信水平,默认为 0.05
interval_estimate3 <- function(x, sigma = -1, alpha = 0.05) { 
   n <- length(x)
   xb <- mean(x)
   
   if (sigma >= 0) {
      tmp <- sigma / sqrt(n) * qnorm(1 - alpha / 2)
   } else {
      tmp <- sd(x) / sqrt(n) * qnorm(1 - alpha / 2)
   }
   
   # 构建结果数据框
   result <- data.frame(mean = xb, a = xb - tmp, b = xb + tmp)
   return(result)
}

# 使用示例:
# 定义一个数据向量
x <- c(11.3, 15.0, 15.0, 13.5, 12.8, 10.0, 11.0, 12.0, 13.0, 12.3)

# 调用函数并输出结果
interval_estimate3(x)

4.3.7 单侧置信区间估计

# 定义函数 interval_estimate4
# 参数:
#   x: 数据向量
#   sigma: 总体标准差的估计值,默认为 -1,表示使用样本标准差
#   side: 置信区间的一侧,默认为 0 表示双侧置信区间,<0 表示左侧,>0 表示右侧
#   alpha: 置信水平,默认为 0.05
interval_estimate4 <- function(x, sigma = -1, side = 0, alpha = 0.05) { 
   n <- length(x)
   xb <- mean(x)
   
   if (sigma >= 0) { # 总体标准差已知
      if (side < 0) { # 左侧置信区间
         tmp <- sigma / sqrt(n) * qnorm(1 - alpha)
         a <- -Inf
         b <- xb + tmp
      } else if (side > 0) { # 右侧置信区间
         tmp <- sigma / sqrt(n) * qnorm(1 - alpha)
         a <- xb - tmp
         b <- Inf
      } else { # 双侧置信区间
         tmp <- sigma / sqrt(n) * qnorm(1 - alpha / 2)
         a <- xb - tmp
         b <- xb + tmp
      }
      df <- n
   } else { # 总体标准差未知
      if (side < 0) { # 左侧置信区间
         tmp <- sd(x) / sqrt(n) * qt(1 - alpha, n - 1)
         a <- -Inf
         b <- xb + tmp
      } else if (side > 0) { # 右侧置信区间
         tmp <- sd(x) / sqrt(n) * qt(1 - alpha, n - 1)
         a <- xb - tmp
         b <- Inf
      } else { # 双侧置信区间
         tmp <- sd(x) / sqrt(n) * qt(1 - alpha / 2, n - 1)
         a <- xb - tmp
         b <- xb + tmp
      }
      df <- n - 1
   }
   
   # 构建结果数据框
   result <- data.frame(mean = xb, df = df, a = a, b = b)
   return(result)
}

# 使用示例:
# 定义一个数据向量
x <- c(11.3, 15.0, 15.0, 13.5, 12.8, 10.0, 11.0, 12.0, 13.0, 12.3)

# 调用函数并输出结果
# 默认为双侧置信区间
interval_estimate4(x)

# 左侧置信区间
interval_estimate4(x, side = -1)

# 右侧置信区间
interval_estimate4(x, side = 1)

(个人总结,如有谬误或需要改进之处欢迎联系作者)

文章来源:https://blog.csdn.net/qq_69383479/article/details/135163397
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