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      計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)隨機(jī)項(xiàng)方差無偏估計(jì)量的證明

      時(shí)間:2019-05-13 16:58:07下載本文作者:會(huì)員上傳
      簡介:寫寫幫文庫小編為你整理了多篇相關(guān)的《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)隨機(jī)項(xiàng)方差無偏估計(jì)量的證明》,但愿對你工作學(xué)習(xí)有幫助,當(dāng)然你在寫寫幫文庫還可以找到更多《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)隨機(jī)項(xiàng)方差無偏估計(jì)量的證明》。

      第一篇:計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)隨機(jī)項(xiàng)方差無偏估計(jì)量的證明

      ?i,是完全可以計(jì)因?yàn)?,樣本殘差可以看作是總體隨機(jī)項(xiàng)的估計(jì)量,而樣本殘差?i?yi?y

      算的,因此,可以用樣本殘差的方差來估計(jì)總體隨機(jī)項(xiàng)的方差。

      我們目的是得到?的無偏估計(jì)量,因此,我們需要確定樣本殘差平方和的自由度fe,使得

      ???i??2?

      ???2(3.4.3)E?

      ??fe??

      由于?0,所以,上式等價(jià)于

      ??i2?

      ???2(3.4.4)E?

      ?f??e?

      可以證明fe?n?2,其中n是樣本容量。下面給出證明:

      第二篇:樣本方差證明

      一弛,你好!

      樣本方差有2種表達(dá)方式:

      S2

      n1n??(Xi?)2-----(1)ni?1

      1n

      Sn?1?(Xi?)2-----(2)?n?1i?12

      從理論上說這2種定義都是可行的,現(xiàn)實(shí)生活中更經(jīng)常使用方程(2),是因?yàn)榉匠蹋?)是總體方差真實(shí)值?2的無偏估計(jì)量,而(1)是有偏估計(jì)量。無偏性在應(yīng)用中非常重要,估計(jì)量只有無偏才能保證在樣本數(shù)目足夠大時(shí)無限趨近于真實(shí)值,估計(jì)才有意義。證明方程(2)的無偏性如下,思路是對估計(jì)量求期望,看是否等于總體方差:

      n1E(Sn?1)?E[(Xi?)2]?n?1i?1

      n1?E{?[(Xi??)?(??)]2}n?1i?1

      nn12?E{?[(Xi??)?2?(Xi??)(??)?n(??)2}n?1i?1i?12

      n1?{?E(Xi??)2?2nE(??)2?nE(??)2}n?1i?1

      n1?{?E(Xi??)2?nE(??)2}n?1i?1

      ?212?{n??n()}n?1n

      ??2

      證畢。

      如果有問題,可隨時(shí)聯(lián)系我。

      祝好!

      陳謝晟

      第三篇:n次方差的證明

      n次方差公式的證明方法

      n次方差公式:

      an?bn?(a?b)(an?1?an?2b?an?3b2???abn?2?bn?1),n?N?

      證法一:

      an?bn?an?an?1b?an?1b?an?2b2?an?2b2?.....?abn?1?bn

      ?an?1(a?b)?an?2b(a?b)?.....?bn?1(a?b)?(a?b)(a

      證法二: n?1?an?2b?.....?bn?1)

      ?b?設(shè)等比數(shù)列?an?的通項(xiàng)公式為an???,則其前n項(xiàng)和為:

      ?a?

      n??b?n?b??b???1????b?1????23n?1na?b?b??b???a?????a???b(an?bn)?b??b?????????......?????????nba?a??a?a?ba(a?b)?a??a?1?a23n?1n n??a(a?b)bbbbb????????故:an?bn?????????......???????b?a??a????a?a??a??n ?(a?b)?an?1?an?2b?an?3b2?......?abn?2?bn?1?

      第四篇:二項(xiàng)分布的期望與方差的證明

      二項(xiàng)分布的期望與方差的證明

      二項(xiàng)分布是概率統(tǒng)計(jì)里面常見的分布,是指相互獨(dú)立事件n次試驗(yàn)發(fā)生x次的概率分布,比較常見的例子。種子萌發(fā)試驗(yàn),有n顆種子,每顆種子萌發(fā)的概率是p,發(fā)芽了x顆的概率就服從二項(xiàng)分布。

      如果還是迷茫,就聽我說說故事,在古代,大概明末清初的時(shí)候,瑞士有個(gè)家族,叫伯努利家族,出了很多數(shù)學(xué)家,有一位叫詹姆斯·伯努利(James Bernoulli)的,比較喜歡做試驗(yàn),他的試驗(yàn)有特點(diǎn),是一系列的試驗(yàn),沒發(fā)生就是失敗,而且每次的成功概率都是p,若果失敗了就是q=(1-p),只有這兩種情況,后來人們給了這除了成功就是失敗的性質(zhì)一個(gè)比較抽象的名稱,叫相互對立事件。在這些試驗(yàn)中,每次得出的結(jié)果與其他次試驗(yàn)都不發(fā)生關(guān)系,同樣人們也給了這種不發(fā)生關(guān)系的性質(zhì)一個(gè)比較抽象的名稱,叫相互獨(dú)立事件,同時(shí)把這種試驗(yàn)叫做伯努利試驗(yàn)。在n次伯努利試驗(yàn)中,發(fā)生x次的概率滿足二項(xiàng)分布。

      如果令q=(1-p),那么很容易得出發(fā)生x次的概率為C{x,n}*p^x*q^(n-x),因?yàn)闆Q定該分布的只有n、p,所以為了簡單起見,人們把x服從n,p的二項(xiàng)分布記做x~B(n,p)。

      現(xiàn)在的目標(biāo)是計(jì)算二項(xiàng)分布的期望和方差,在網(wǎng)上尋找二項(xiàng)分布的期望和方差大都給一個(gè)結(jié)果,np、npq,很難找到它是怎么來的。好不容易查到,還是花錢才能看的,就那幾步過程,有必要藏著蓋著嗎?今天我把過程寫出來,讓大家都了解了解,都是原創(chuàng),互相學(xué)習(xí),希望支持。

      首先,不厭其煩地說一下期望與方差的關(guān)系,以便清晰思路。期望用E表示,方差用D表示,一般把自變量記做ξ,如果對于結(jié)果為ξ的概率為Pξ那么,其期望為Eξ=∑ξ*Pξ,方差為Dξ=∑(ξ-Eξ)^2*Pξ,另外還有一個(gè)常見的量叫做標(biāo)準(zhǔn)差,一般用σ表示,σξ=√Dξ,根據(jù)方差的概念,可知: Dξ=∑(ξ-Eξ)^2*Pξ

      =∑(ξ^2+Eξ^2-2*ξ*Eξ)*Pξ

      =∑(ξ^2*Pξ+Eξ^2*Pξ-2*Pξ*ξ*Eξ)

      =∑ξ^2*Pξ+Eξ^2*∑Pξ-2*Eξ*∑Pξ*ξ 因?yàn)椤芇ξ=1而且Eξ=∑ξ*Pξ 所以Dξ=∑ξ^2*Pξ-Eξ^2 而∑ξ^2*Pξ,表示E(ξ^2)所以Dξ =E(ξ^2)-Eξ^2 下面計(jì)算數(shù)學(xué)期望, Eξ=∑{ξ =0,n}ξ*C{ξ,n}*p^ξ *q^(n-ξ)

      =∑{ξ =0,n}ξ*n!/ξ!/(n-ξ)!*p^ξ *q^(n-ξ)

      =∑{ξ =1,n}n!/(ξ-1)!/(n-ξ)!*p^ξ *q^(n-ξ)

      =n*p*∑{ξ =1,n}C{ξ-1,n-1}*p^(ξ-1)*q^(n-ξ)

      =n*p*(p+q)^(n-1)=n*p

      如果要計(jì)算方差,根據(jù)公式Dξ =E(ξ^2)-Eξ^2可得出結(jié)果,過程如下,Dξ =E(ξ^2)-Eξ^2

      =∑{ξ =0,n}ξ^2*C{ξ,n}*p^ξ *q^(n-ξ)- n*p*∑{ξ =0,n}ξ*C{ξ,n}*p^ξ *q^(n-ξ)

      =n*p*∑{ξ =1,n}ξ*(n-1)!/(ξ-1)!/(n-ξ)!*p^(ξ-1)*q^(n-ξ)- n*p*∑{ξ =1,n}ξ*C{ξ,n}*p^ξ *q^(n-ξ)

      =n*p*∑{ξ =1,n}p^(ξ-1)*q^(n-ξ)*ξ*(C{ξ-1,n-1}-C{ξ,n}+C{ξ,n}*q)

      =n*p*∑{ξ =1,n}p^(ξ-1)*q^(n-ξ)*ξ*[C{ξ,n}*q-(C{ξ,n}-C{ξ-1,n-1})]

      =n*p*[∑{ξ =1,n}p^(ξ-1)*q^(n-ξ)*ξ*C{ξ,n}*q-∑{ξ =1,n-1}p^(ξ-1)*q^(n-ξ)*ξ*C{ξ,n-1}]

      =n*p*[∑{ξ =1,n}p^(ξ-1)*q^(n-ξ)*n!/(ξ-1)!/(n-ξ)!*q-∑{ξ =1,n-1}p^(ξ-1)*q^(n-ξ)*(n-1)!/(ξ-1)!/(n-1-ξ)!]

      =n*p*[∑{ξ =1,n}n*q*C{ξ-1,n-1}*p^(ξ-1)*q^(n-ξ)- ∑{ξ =1,n-1}(n-1)*q*C{ξ-1,n-2}*p^(ξ-1)*q^(n-ξ-1)]

      =n*p*[n*q*(p+q)^(n-1)-(n-1)*q*(p+q)^(n-2)]

      =n*p*[n*q-(n-1)*q]

      =n*p*q

      以上就是二項(xiàng)分布的期望與方差的證明,過程比較簡單,就是一個(gè)思路,要想更深入的領(lǐng)悟,就須要自己親自地證明一遍了,也許你的方法將會(huì)更簡單……

      第五篇:二項(xiàng)分布的期望和方差的詳細(xì)證明

      二項(xiàng)分布的期望的方差的證明

      山西大學(xué)附屬中學(xué)韓永權(quán)

      離散型隨機(jī)變量的二項(xiàng)分布:

      在一次隨機(jī)試驗(yàn)中,某事件可能發(fā)生也可能不發(fā)生,在n次獨(dú)立重復(fù)試驗(yàn)中這個(gè)事件發(fā)生的次數(shù)ξ是一個(gè)隨機(jī)變量.如果在一次試驗(yàn)中某事件發(fā)生的概率是P,那么在n次獨(dú)立重復(fù)試驗(yàn)中這個(gè)事件恰好發(fā)生k次的概率是Pn(??k)?Cnkpkqn?k,(k?0,1,2n q?1?p)

      稱這樣的隨機(jī)變量ξ服從二項(xiàng)分布,記作ξ~B(n,p),其中n,p為參數(shù),并記Cnkpkqn?k=b(k;n,p).求證:服從二項(xiàng)分布的隨機(jī)變量?的期望E??np.kk?1證明如下:預(yù)備公式:kcn?ncn?1

      00n?10n?220n?2k?1k?1(n?1)?(n?k)n?1n?10(p?q)n?1?(cn?c1?cn?...?cnq?...?cnq)?1pqn?1pq?1pq?1p?1p

      kkkkn?k因?yàn)閜(??k)?cnp(1?p)n?k?cnpq,00n1n?122n?2kkn?kn0n所以 E??0?cnpq?1?c1??2?cnpq?...?k?cnpq?...?ncnpq npq

      00n?110n?220n?2k?1k?1(n?1)?(n?k)n?1n?10=np(cnpq?cpq?cpq?...?cpq?...?cq)?1n?1n?1n?1n?1p

      =np(p?q)n?1?np

      所以E??np

      方法二:

      證明:若 X~B(n,p),則X表示n重貝努里試驗(yàn)中的“成功” 次數(shù),現(xiàn)在我們來求X的數(shù)學(xué)期望。

      若設(shè)Xi???1如第i次試驗(yàn)成功i?1,2,?0如第i次試驗(yàn)失敗n

      則X?X1?X2?...?Xn,因?yàn)?P(Xi?1)?P,P(Xi?0)?1?P?q

      所以E(Xi)?0?q?1?p?p,則E(X)?E[?Xi]??E(Xi)?np

      i?1i?1nn

      可見,服從參數(shù)為n和p的二項(xiàng)分布的隨機(jī)變量X的數(shù)學(xué)期望是np 需要指出,不是所有的隨機(jī)變量都存在數(shù)學(xué)期望。求證:服從二項(xiàng)分布的隨機(jī)變量?的方差公式D??npq(q?1?p)

      ?1k?2預(yù)備公式:k2Cnk?nCnk?1?n(n?1)Cn?2

      kk?1k?1k2Cn?knCn)?1]Cn?1?n[(k?1?1

      k?1k?12kk?1k?2k?1k?2?nCn)Cn?1?n(k?1)Cn?1?nCn?1?n(n?1?2 ?kCn?nCn?1?n(n?1)Cn?2

      22方法一:證明:D??E??(E?)

      iin?iE???i2Cnpq 2

      i?0

      nnn

      ?Cpq1

      nn?1??nC

      i?2

      ni?1n?1pqin?ii?2in?i??n(n?1)Cn ?2pqi?2

      ?npqn?1?np?C

      i?1i?1n?1pqi?1n?i?npCq0n?1n?1?n(n?1)p2?Ci?2ni?2n?2pi?2qn?i

      ?npqn?1?np(p?q)n?1?npqn?1?n(n?1)p2(p?q)n?2

      ?npqn?1?np?npqn?1?n(n?1)p2?np?n2p2?np2?np(1?p)?n2p2?npq?n2p2

      22由公式D(X)?E(X2)?[E(X)]2知,D??E??(E?)

      ?npq?n2p2?(np)2?np(1?p)

      方法二: 設(shè)?~B(n,p), 則X表示n重貝努里試驗(yàn)中的“成功” 次數(shù)。

      若設(shè)Xi??

      n?1如第i次試驗(yàn)成功i?1,2,?0如第i次試驗(yàn)失敗n 則????i是n次試驗(yàn)中“成功”的次數(shù),E(?i)?0?q?1?p?p,i?1

      故 D(?i)?E(?i2)?[E(?i)]2?p?p2?p(1?p),i?1,2,n 由于?1,?2,...,?n相互獨(dú)立,于是

      nD(?)??D(?i)?np(1?p)i?1

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