<<
>>

СТАТИСТИЧЕСКОЕ ОЦЕНИВАНИЕ ПАРАМЕТРОВ

Пусть задана выборка конечного объема xh і = 1, п. Положим, что известна гипотетическая модель, описывающая эмпирические данные с точностью до неизвестных параметров ^(Х;©).

Задача статистического оценивания параметров состоит в поиске таких оценок 9, являющихся функциями элементов выборки

Q = G(xu х„),

которые являются лучшими в смысле некоторых критериев качества (см. п. 1.4.1).

Существует большое многообразие методов оценивания параметров вероятностных моделей по эмпирическим данным, которые можно разделить на точечные и интервальные. В данном разделе остановимся только на точечном оценивании параметров.

В свою очередь точечное оценивание параметров можно осуществлять методами:

  • моментов (М-оценивание);
  • максимального правдоподобия (МП-оценивание);
  • минимума х2 (МХК-оценивание);
  • робастными (устойчивыми к отклонению модели от номинальной);
  • другими.

Рассмотрим оценивание параметров методами моментов и максимального правдоподобия.

<< | >>
Источник: Никитина Н.Ш.. Математическая статистика для экономистов: Учеб. пособие. - 2-е изд., перераб. и доп.- М.: ИНФРА-М; Новосибирск: Изд-во НГТУ,2001. - 170 с.. 2001

Еще по теме СТАТИСТИЧЕСКОЕ ОЦЕНИВАНИЕ ПАРАМЕТРОВ:

  1. 7. Сбор статистических данных для оценивания параметров эконометрической модели
  2. Приложение 13. Статистическая отчетность ФЕДЕРАЛЬНАЯ СЛУЖБА ГОСУДАРСТВЕННОЙ СТАТИСТИКИ ПОСТАНОВЛЕНИЕ от 27 июля 2004 года N 33 Об утверждении статистического инструментария для организации статистического наблюдения за деятельностью предприятий на 2005 год
  3. 19. Понятие статистической гипотезы. Общая постановка задачи проверки статистической гипотезы
  4. Продолжение прил.13. ПОРЯДОК заполнения и представления формы государственного статистического наблюдения (государственной статистической отчетности)
  5. ПОРЯДОК заполнения и представления формы государственного статистического наблюдения (государственной статистической отчетности)
  6. 16. Пропорционально-интегрально-дифференциальные регуляторы. Уравнения динамики для регуляторов с зависимыми и независимыми параметрами настройки. Переходные характеристики. Параметры настройки. Область применения.
  7. 43. Статистическая гипотеза и статистический критерий. Ошибки 1-го и 2-го рода. Уровень значимости и мощность критерия. Принцип практической уверенности.
  8. 13. Система нормальных уравнений и явный вид ее решения при оценивании методом наименьших квадратов линейной модели парной регрессии
  9. Оценивание числовых характеристик
  10. 44. Методы нелинейного оценивания коэффициентов модели регрессии
  11. Постановка задачи интервального оценивания характеристик случайных величин. Основные понятия
  12. 12. Оценивание неизвестных коэффициентов модели регрессии методом наименьших квадратов. Теорема Гаусса – Маркова