摘要: 本文由digging4发表于：http://www.cnblogs.com/digging4/p/5054594.html

统计建模与R软件-第四章 参数估计

4.1设总体的分布密度为

X1,X2,⋯,Xn为其样本，求参数α的矩估计量α1ˆ和极大似然估计量α2ˆ.现测得样本观测值为

求参数α的估计值。

矩估计：用样本的一阶原点矩估计总体均值；用样本的二阶中心矩估计总体方差。
如果总体的分布已知，那么总体的均值和方差就可以用分布中的参数表示，再等于样本的一阶原点矩和二阶中心矩，可以计算出总体分布中的参数。
矩估计优点：在其能用的情况下，计算往往简单
矩估计缺点：相对其他估计方法，如极大似然法，其效率往往较低。
已知分布密度，求随机变量的期望（均值）如下，该期望值等于样本的均值：

x <- c(0.1, 0.2, 0.9, 0.8, 0.7, 0.7)
(2 * mean(x) - 1)/(1 - mean(x))

## [1] 0.3077

极大似然估计：我们所估计的模型参数，要使得产生这个给定样本的可能性最大。似然函数如下：

取对数得：

在对对数似然函数求倒，可得到

即为求上述偏导数等于0的α值，此例中n=3

x <- c(0.1, 0.2, 0.9, 0.8, 0.7, 0.7)
f <- function(a) 6/(a + 1) + sum(log(x))
uniroot(f, c(0, 1))

## $root
## [1] 0.2112
##
## $f.root
## [1] -3.845e-05
##
## $iter
## [1] 5
##
## $estim.prec
## [1] 6.104e-05

root为估计值，iter为迭代次数，optimize函数也可以用来求解方程。

4.2设元件无故障工作时间X具有指数分布，取1000个元件工作时间的记录数据，经分组后得到它的频数分布为

组中值xi 5 15 25 35 45 55 65

频数vi 365 245 150 100 70 45 25

如果各组中数据都取为组中值，试用极大似然估计求λ的点估计。

指数分布λ的估计量为

x <- c(rep(5, 365), rep(15, 245), rep(25, 150), rep(35, 100), rep(45, 70), rep(55, 45), rep(65, 25))
1000/sum(x)

## [1] 0.05

4.3为检验某自来水消毒设备的效果，现从消毒后的水中随机抽取50升，化验每升水中大肠杆菌的个数（假设一升水中大肠杆菌个数服从Poisson分布），其化验结果如下：

大肠杆菌数/升 0 1 2 3 4 5 6

升数 17 20 10 2 1 0 0

试问平均每升水中大肠杆菌个数为多少时，才能使上述情况的概率为最大？

本题实际上是求泊松分布的λ估计，泊松分布的均值和方差均为λ，使用点估计即可

x <- c(rep(0, 17), rep(1, 20), rep(2, 10), rep(3, 2), rep(4, 1), rep(5, 0), rep(6, 0))
## 得到$\lambda$的估计值
mean(x)

## [1] 1

4.4利用R软件中的nlm()函数求解无约束优化问题

取初始点x(0)=(0.5,−2)T.

# 目标函数
obj <- function(x) {f <- c(-13 + x[1] + ((5 - x[2]) * x[2] - 2) * x[2], -29 + x[1] + ((x[2] +
        1) * x[2] - 14) * x[2])sum(f^2)
}
x0 <- c(0.5, -2)
nlm(obj, x0)

## $minimum
## [1] 48.98
##
## $estimate
## [1] 11.4128 -0.8968
##
## $gradient
## [1]  1.415e-08 -1.435e-07
##
## $code
## [1] 1
##
## $iterations
## [1] 16

# 最优目标值为 $minimum 48.98

4.5正常人的脉搏平均每分钟72次，某医生测得10例四乙基铅中毒患者的脉搏数（次/分）如下：

54 67 68 78 70 66 67 70 65 69

已知人的脉搏次数服从正态分布，试计算这10名患者平均脉搏次数的点估计和95的区间估计。并做单侧区间估计，试分析这10名患者的平均脉搏次数是否低于正常人的平均脉搏次数。

x <- c(54, 67, 68, 78, 70, 66, 67, 70, 65, 69)
# 由于人的脉搏次数服从正态分布，因此平均次数的点估计为样本均值
mean(x)

## [1] 67.4

# t.test 可以进行区间估计
t.test(x)

##
##  One Sample t-test
##
## data:  x
## t = 35.95, df = 9, p-value = 4.938e-11
## alternative hypothesis: true mean is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
##  63.16 71.64
## sample estimates:
## mean of x
##      67.4

#
# 得到95%置信度下的区间估计为[63.16,71.64]，可认为患者低于常人每分钟72次的正常水平。

4.6甲、乙两种稻种分布播种在10块试验田中，每块试验田甲、乙稻种各种一半，假设两稻种产量X,Y均服从正态分布，且方差相等，收获后10块试验田的产量如下所示（单位：千克）

甲种 140 137 136 140 145 148 140 135 144 141

乙种 135 118 115 140 128 131 130 115 131 125

求出两稻种产量的期望差μ1−μ2的置信区间（α=0.05）.

# 两个正态总体，方差未知但相等情况下的均值差估计
x <- c(140, 137, 136, 140, 145, 148, 140, 135, 144, 141)
y <- c(135, 118, 115, 140, 128, 131, 130, 115, 131, 125)
t.test(x, y, var.equal = TRUE)

##
##  Two Sample t-test
##
## data:  x and y
## t = 4.629, df = 18, p-value = 0.0002087
## alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
##   7.536 20.064
## sample estimates:
## mean of x mean of y
##     140.6     126.8

# 得到95%置信度下的区间估计为[7.36,20.24]

4.7甲、乙两组生产同种导线，现从甲组生产的导线中随机抽取4根，从乙组生产的导线中随机抽取5根，它们的电阻值（单位：Ω）

甲组 0.143 0.142 0.143 0.137

乙组 0.140 0.142 0.136 0.138 0.140

假设两组电阻值分别服从正态分布N(μ1,α2)和N(μ2,α2)，α2未知，试求μ1−μ2的置信系数为0.95的区间估计。

# 两个正态总体，方差未知但相等情况下的均值差估计
x <- c(0.143, 0.142, 0.143, 0.137)
y <- c(0.14, 0.142, 0.136, 0.138, 0.14)
t.test(x, y)

##
##  Welch Two Sample t-test
##
## data:  x and y
## t = 1.164, df = 5.701, p-value = 0.2909
## alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
##  -0.002315  0.006415
## sample estimates:
## mean of x mean of y
##    0.1412    0.1392

4.8对习题4.6中甲乙两种稻种的数据作方差比的区间估计，并用其估计值来判定两数据是否等方差，若两数据方差不相等，试重新计算两稻种产量的期望差μ1−μ2的置信区间（α=0.05）。

# var.test() 双样本方差比的区间估计
x <- c(140, 137, 136, 140, 145, 148, 140, 135, 144, 141)
y <- c(135, 118, 115, 140, 128, 131, 130, 115, 131, 125)
var.test(x, y)

##
##  F test to compare two variances
##
## data:  x and y
## F = 0.2353, num df = 9, denom df = 9, p-value = 0.04229
## alternative hypothesis: true ratio of variances is not equal to 1
## 95 percent confidence interval:
##  0.05845 0.94744
## sample estimates:
## ratio of variances
##             0.2353

#
# 得到方差比的区间估计为[0.05845,0.94744]，区间中不包含1，所以可认为两个样本的方差不等
# 重新计算两样本的期望差
t.test(x, y, var.equal = FALSE)

##
##  Welch Two Sample t-test
##
## data:  x and y
## t = 4.629, df = 13.01, p-value = 0.0004712
## alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
##   7.36 20.24
## sample estimates:
## mean of x mean of y
##     140.6     126.8

4.9设电话总机在某段时间内接到的呼唤的次数服从参数未知的Poisson分布P(λ),现搜集了42个数据

接到呼唤的次数 0 1 2 3 4 5 6

出现的频数 7 10 12 8 3 2 0

试求出平均呼唤次数λ的估计值和它的置信系数为0.95的置信区间。

# 由于分布不是正态分布，需要样本量比较大，利用中心极限定理进行分析
# 按书P190的公式进行计算
x <- c(rep(0, 7), rep(1, 10), rep(2, 12), rep(3, 8), rep(4, 3), rep(5, 2))
n <- length(x)
tmp <- sd(x)/sqrt(n) * qnorm(1 - 0.05/2)
mean(x) - tmp  #估计区间下限

## [1] 1.494

mean(x) + tmp  #估计区间上限

## [1] 2.315

4.10已知某种灯泡寿命服从正态分布，在某星期所生产的该灯泡中随机抽取10只，测得其寿命（单位：小时）为：1067,919,1196,785,1126,936,918,1156,920,948，求灯泡寿命平均值的置信度为0.95的单侧置信下限。

# t.test()可完成单侧区间估计
x <- c(1067, 919, 1196, 785, 1126, 936, 918, 1156, 920, 948)
t.test(x, alternative = "greater")

##
##  One Sample t-test
##
## data:  x
## t = 23.97, df = 9, p-value = 9.148e-10
## alternative hypothesis: true mean is greater than 0
## 95 percent confidence interval:
##  920.8   Inf
## sample estimates:
## mean of x
##     997.1

# 单侧区间估计的下限为920.8