多參數(shù)估計(jì)方法(參數(shù)估計(jì)獲得數(shù)據(jù)的方法)

1.參數(shù)估計(jì)獲得數(shù)據(jù)的方法有哪些

方法/步驟 1 創(chuàng)建工作文件，在file菜單中，依次點(diǎn)擊new->workfile。

2 這時(shí)彈出Workfile Create對話框，選擇數(shù)據(jù)類型并填入起止日期，如下圖所示。 3 點(diǎn)擊ok，工作文件建立完畢 4 創(chuàng)建和編輯數(shù)據(jù)，在命令窗口直接輸入data Y X，然后回車。

5 彈出Group窗口，將數(shù)據(jù)填入其中。 6 在命令行輸入ls Y C X，然后回車。

7 彈出Equation窗口，得到參數(shù)估計(jì)結(jié)果，該窗口中包含截距項(xiàng)、X前面的系數(shù)，標(biāo)準(zhǔn)誤差、t統(tǒng)計(jì)量、p值、可決系數(shù)等。 8 點(diǎn)擊Equation窗口中的Resid，可以得到模型的擬合圖和殘差圖。

9 如何查看模型的方程式呢？在Equation窗口中依次點(diǎn)擊proc->Make Model，彈出Model窗口。 10 在Model窗口中依次點(diǎn)擊View->Source Text，即可得到我們建立的數(shù)學(xué)模型的方程。

2.總體參數(shù)區(qū)間估計(jì)的方法有哪些

區(qū)間估計(jì)的概念

區(qū)間估計(jì)是根據(jù)樣本統(tǒng)計(jì)量，利用抽樣分布的原理，用概率表示總體參數(shù)可能落在某數(shù)值區(qū)間之內(nèi)的推算方法。

區(qū)間估計(jì)的原理

區(qū)間估計(jì)的理論依據(jù)是抽樣分布理論。現(xiàn)在以總體平均數(shù)區(qū)間估計(jì)為例，說明區(qū)間估計(jì)的基本原理。

總體參數(shù)區(qū)間估計(jì)的計(jì)算方法

由于樣本容量、總體分布狀態(tài)等多方面因素對總體參數(shù)估計(jì)的可信度都會(huì)產(chǎn)生不同程度的影響，因此，在進(jìn)行總體參數(shù)估計(jì)時(shí)要針對不同情況區(qū)別對待。

大樣本總體平均數(shù)的區(qū)間估計(jì)

要對總體平均數(shù)μ做出比較準(zhǔn)確的估計(jì)，就要合理地確定平均數(shù)樣本分布的標(biāo)準(zhǔn)差即標(biāo)準(zhǔn)誤。事實(shí)上，標(biāo)準(zhǔn)誤與樣本容量和總體分布的標(biāo)準(zhǔn)差關(guān)系密切。當(dāng)樣本容量n大于30的時(shí)候，樣本標(biāo)準(zhǔn)差S與總體標(biāo)準(zhǔn)差σ相差不會(huì)很大，一般就可以利用S來做σ的估計(jì)值。同時(shí)，隨著樣本容量的增加，樣本平均數(shù)與總體平均數(shù)的差距就會(huì)縮小，即標(biāo)準(zhǔn)誤就會(huì)減小。

3.參數(shù)估計(jì)的方法

矩估計(jì)法 用樣本矩代替相應(yīng)的總體矩，如用樣本均值估計(jì)總體均值。

這稱為Pearson替換原理。最小二乘法 為了選出使得模型輸出與系統(tǒng)輸出yt盡可能接近的參數(shù)估計(jì)值，可用模型與系統(tǒng)輸出的誤差的平方和來度量接近程度。

使誤差平方和最小的參數(shù)值即為所求的估計(jì)值。極大似然法 選擇參數(shù)θ，使已知數(shù)據(jù)Y在某種意義下最可能出現(xiàn)。

某種意義是指似然函數(shù)P(Y│θ)最大，這里P(Y│θ)是數(shù)據(jù)Y的概率分布函數(shù)。與最小二乘法不同的是，極大似然法需要已知這個(gè)概率分布函數(shù)P(Y│θ)。

在實(shí)踐中這是困難的，一般可假設(shè)P(Y│θ)是正態(tài)分布函數(shù)，這時(shí)極大似然估計(jì)與最小二乘估計(jì)相同。 。