Lý thuyết Xác suất và Thống kê Toán học
PGS.TS. Trần Lộc Hùng
Tp. Hồ Chí Minh, 10/ 2013
Ngày 12 tháng 10 năm 2013
PGS.TS.Trần Lộc Hùng (UFM, 10/2013)
Lý thuyết Xác suất và Thống kê Toán học
Ngày 12 tháng 10 năm 2013
1 / 60
TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI CHÍNH-MARKETING
KHOA CƠ BẢN, BỘ MÔN TOÁN-THỐNG KÊ
PGS. TS. TRẦN LỘC HÙNG
LÝ THUYẾT XÁC SUẤT VÀ THỐNG KÊ TOÁN HỌC
Tp. Hồ Chí Minh, 10/2013
PGS.TS.Trần Lộc Hùng (UFM, 10/2013)
Lý thuyết Xác suất và Thống kê Toán học
Ngày 12 tháng 10 năm 2013
2 / 60
Lý thuyết Xác suất và Thống kê Toán học
PGS.TS. Trần Lộc Hùng
Tp. Hồ Chí Minh, 10/ 2013
Ngày 12 tháng 10 năm 2013
Chương 6. Ước lượng tham số tổng thể
PGS.TS.Trần Lộc Hùng (UFM, 10/2013)
Lý thuyết Xác suất và Thống kê Toán học
Ngày 12 tháng 10 năm 2013
3 / 60
Từ khóa (Key Words)
Ước lượng tham số
PGS.TS.Trần Lộc Hùng (UFM, 10/2013)
Lý thuyết Xác suất và Thống kê Toán học
Ngày 12 tháng 10 năm 2013
4 / 60
Từ khóa (Key Words)
Ước lượng tham số
Độ tin cậy
PGS.TS.Trần Lộc Hùng (UFM, 10/2013)
Lý thuyết Xác suất và Thống kê Toán học
Ngày 12 tháng 10 năm 2013
4 / 60
Từ khóa (Key Words)
Ước lượng tham số
Độ tin cậy
Khoảng ước lượng
PGS.TS.Trần Lộc Hùng (UFM, 10/2013)
Lý thuyết Xác suất và Thống kê Toán học
Ngày 12 tháng 10 năm 2013
4 / 60
Chương 6. Ước lượng tham số tổng thể
1
Đặt vấn đề
PGS.TS.Trần Lộc Hùng (UFM, 10/2013)
Lý thuyết Xác suất và Thống kê Toán học
Ngày 12 tháng 10 năm 2013
5 / 60
Chương 6. Ước lượng tham số tổng thể
1
Đặt vấn đề
2
Ước lượng điểm
PGS.TS.Trần Lộc Hùng (UFM, 10/2013)
Lý thuyết Xác suất và Thống kê Toán học
Ngày 12 tháng 10 năm 2013
5 / 60
Chương 6. Ước lượng tham số tổng thể
1
Đặt vấn đề
2
Ước lượng điểm
3
Ước lượng khoảng
PGS.TS.Trần Lộc Hùng (UFM, 10/2013)
Lý thuyết Xác suất và Thống kê Toán học
Ngày 12 tháng 10 năm 2013
5 / 60
Chương 6. Ước lượng tham số tổng thể
1
Đặt vấn đề
2
Ước lượng điểm
3
Ước lượng khoảng
4
Ước lượng và cỡ mẫu
PGS.TS.Trần Lộc Hùng (UFM, 10/2013)
Lý thuyết Xác suất và Thống kê Toán học
Ngày 12 tháng 10 năm 2013
5 / 60
Chương 6. Ước lượng tham số tổng thể
1
Đặt vấn đề
2
Ước lượng điểm
3
Ước lượng khoảng
4
Ước lượng và cỡ mẫu
5
Bài tập
PGS.TS.Trần Lộc Hùng (UFM, 10/2013)
Lý thuyết Xác suất và Thống kê Toán học
Ngày 12 tháng 10 năm 2013
5 / 60
Đặt vấn đề
Giả sử ωn = {X1 , X2 , . . . , Xn } là một mẫu ngẫu nhiên sinh bởi biến ngẫu
nhiên X có quy luật xác suất Q(x, θ). Vấn đề đặt ra là:
1
Ước lượng tham số chưa biết θ của tổng thể Ω bao gồm µ, σ 2 , p.
PGS.TS.Trần Lộc Hùng (UFM, 10/2013)
Lý thuyết Xác suất và Thống kê Toán học
Ngày 12 tháng 10 năm 2013
6 / 60
Đặt vấn đề
Giả sử ωn = {X1 , X2 , . . . , Xn } là một mẫu ngẫu nhiên sinh bởi biến ngẫu
nhiên X có quy luật xác suất Q(x, θ). Vấn đề đặt ra là:
1
2
Ước lượng tham số chưa biết θ của tổng thể Ω bao gồm µ, σ 2 , p.
Hàm ước lượng là các thống kê của mẫu
θˆ = f (ωn ) = f (X1 , X2 , . . . , Xn )
PGS.TS.Trần Lộc Hùng (UFM, 10/2013)
Lý thuyết Xác suất và Thống kê Toán học
Ngày 12 tháng 10 năm 2013
6 / 60
Đặt vấn đề
Giả sử ωn = {X1 , X2 , . . . , Xn } là một mẫu ngẫu nhiên sinh bởi biến ngẫu
nhiên X có quy luật xác suất Q(x, θ). Vấn đề đặt ra là:
1
Ước lượng tham số chưa biết θ của tổng thể Ω bao gồm µ, σ 2 , p.
2
Hàm ước lượng là các thống kê của mẫu
θˆ = f (ωn ) = f (X1 , X2 , . . . , Xn )
3
Ước lượng điểm
PGS.TS.Trần Lộc Hùng (UFM, 10/2013)
Lý thuyết Xác suất và Thống kê Toán học
Ngày 12 tháng 10 năm 2013
6 / 60
6.1 Ước lượng điểm
1
Ước lượng không chệch
2
Ước lượng vững
3
Ước lượng hiệu quả
4
Ước lượng hợp lý cực đại
5
Ước lượng theo mô men
PGS.TS.Trần Lộc Hùng (UFM, 10/2013)
Lý thuyết Xác suất và Thống kê Toán học
Ngày 12 tháng 10 năm 2013
7 / 60
Ước lượng không chệch
Định nghĩa
Thống kê θˆ được gọi là một ước lượng không chệch của tham số θ, nếu
ˆ =θ
E (θ)
1
Bản chất là đẳng thức
E (θˆ − θ) = 0
PGS.TS.Trần Lộc Hùng (UFM, 10/2013)
Lý thuyết Xác suất và Thống kê Toán học
Ngày 12 tháng 10 năm 2013
8 / 60
Ước lượng không chệch
Định nghĩa
Thống kê θˆ được gọi là một ước lượng không chệch của tham số θ, nếu
ˆ =θ
E (θ)
1
Bản chất là đẳng thức
E (θˆ − θ) = 0
2
ˆ = θ, thì thống kê θˆ là ước lượng chệch so với tham số θ
Nếu E (θ)
PGS.TS.Trần Lộc Hùng (UFM, 10/2013)
Lý thuyết Xác suất và Thống kê Toán học
Ngày 12 tháng 10 năm 2013
8 / 60
Ước lượng không chệch
Ví dụ 1
Trung bình mẫu X =
số tổng thể µ
1
1
n
n
j=1 Xj
là một ước lượng không chệch của tham
Dùng định nghĩa và tính chất của kỳ vọng, ta có
1
E (X ) = E (
n
PGS.TS.Trần Lộc Hùng (UFM, 10/2013)
n
j=1
1
Xj ) =
n
n
E (Xj ) = µ
j=1
Lý thuyết Xác suất và Thống kê Toán học
Ngày 12 tháng 10 năm 2013
9 / 60
Ước lượng không chệch
Ví dụ 1
Trung bình mẫu X =
số tổng thể µ
1
1
n
n
j=1 Xj
Dùng định nghĩa và tính chất của kỳ vọng, ta có
1
E (X ) = E (
n
2
là một ước lượng không chệch của tham
n
j=1
1
Xj ) =
n
n
E (Xj ) = µ
j=1
Điều này không phụ thuộc vào cỡ mẫu và đúng cho mọi quy luật xác
suất
PGS.TS.Trần Lộc Hùng (UFM, 10/2013)
Lý thuyết Xác suất và Thống kê Toán học
Ngày 12 tháng 10 năm 2013
9 / 60
Ước lượng không chệch
Ví dụ 2
Phương sai mẫu Sn2 = n1
phương sai tổng thể σ 2
1
n
j=1 (Xj
− X )2 là một ước lượng chệch của
Dùng định nghĩa và tính chất của kỳ vọng, ta có
E (Sn2 ) = E (
PGS.TS.Trần Lộc Hùng (UFM, 10/2013)
1
n
n
(Xj − X )2 ) =
j=1
n−1 2
σ = σ2
n
Lý thuyết Xác suất và Thống kê Toán học
Ngày 12 tháng 10 năm 2013
10 / 60
Ước lượng không chệch
Ví dụ 2
n
j=1 (Xj
Phương sai mẫu Sn2 = n1
phương sai tổng thể σ 2
1
Dùng định nghĩa và tính chất của kỳ vọng, ta có
E (Sn2 ) = E (
2
− X )2 là một ước lượng chệch của
1
n
n
(Xj − X )2 ) =
j=1
n−1 2
σ = σ2
n
Điều này là lý do cần phải có phương sai mẫu điều chỉnh
Sˆn2 =
PGS.TS.Trần Lộc Hùng (UFM, 10/2013)
1
n−1
n
(Xj − X )2 =
j=1
Lý thuyết Xác suất và Thống kê Toán học
n
S2
n−1 n
Ngày 12 tháng 10 năm 2013
10 / 60
Ước lượng không chệch
Ví dụ 3
n
1
2
Phương sai mẫu điều chỉnh Sˆn2 = n−1
j=1 (Xj − X ) là một ước lượng
không chệch của phương sai tổng thể σ 2
1
Dùng định nghĩa và tính chất của kỳ vọng, ta có
n−1 n
E (Sˆn2 ) = E (
.
σ2) = σ2
n n−1
PGS.TS.Trần Lộc Hùng (UFM, 10/2013)
Lý thuyết Xác suất và Thống kê Toán học
Ngày 12 tháng 10 năm 2013
11 / 60
Ước lượng không chệch
Ví dụ 3
n
1
2
Phương sai mẫu điều chỉnh Sˆn2 = n−1
j=1 (Xj − X ) là một ước lượng
không chệch của phương sai tổng thể σ 2
1
Dùng định nghĩa và tính chất của kỳ vọng, ta có
n−1 n
E (Sˆn2 ) = E (
.
σ2) = σ2
n n−1
2
Khi n lớn thì phương sai mẫu là ước lượng không chệch tiệm cận của
tham số σ 2 , vì
lim E (Sn2 ) = lim
n→∞
PGS.TS.Trần Lộc Hùng (UFM, 10/2013)
n→∞
n−1 2
σ = σ2
n
Lý thuyết Xác suất và Thống kê Toán học
Ngày 12 tháng 10 năm 2013
11 / 60
Ước lượng không chệch
Giả sử X ∼ Bn (p), k là số phép thử thành công của n phép thử độc lập
Bernoulli. Khi đó,
Ví dụ 4
Tần suất mẫu fn =
1
k
n
là là một ước lượng không chệch của tham số p
Dùng định nghĩa và tính chất của kỳ vọng, ta có
E (k)
np
k
=
=p
E( ) =
n
n
n
PGS.TS.Trần Lộc Hùng (UFM, 10/2013)
Lý thuyết Xác suất và Thống kê Toán học
Ngày 12 tháng 10 năm 2013
12 / 60
Ước lượng không chệch
Giả sử X ∼ Bn (p), k là số phép thử thành công của n phép thử độc lập
Bernoulli. Khi đó,
Ví dụ 4
Tần suất mẫu fn =
1
k
n
là là một ước lượng không chệch của tham số p
Dùng định nghĩa và tính chất của kỳ vọng, ta có
E (k)
np
k
=
=p
E( ) =
n
n
n
2
Khi n lớn thì tần suất mẫu fn ≈ p. Đây là bản chất của thống kê
(Luật yếu các số lớn)
PGS.TS.Trần Lộc Hùng (UFM, 10/2013)
Lý thuyết Xác suất và Thống kê Toán học
Ngày 12 tháng 10 năm 2013
12 / 60