Статистическое оценивание

Материал из MachineLearning.

Версия от 21:03, 11 ноября 2009; Pavel Vilenkin (Обсуждение | вклад)

(разн.) ← Предыдущая | Текущая версия (разн.) | Следующая → (разн.)

Содержание

1 Постановка задачи
2 Литература
3 Ссылки

Постановка задачи

Задача статистического оценивания неизвестных параметров - одна из двух основных (наряду с задачей проверки статистических гипотез) задач математической статистики.

Предположим, что имеется параметрическое семейство распределений вероятностей $F(t,\theta)$ (для простоты будем рассматривать распределение случайных величин и случай одного параметра). Здесь $\theta\in\mathbb{R}$ - числовой параметр, значение которого неизвестно. Требуется оценить его по имеющейся выборке $X^n=(X_1,\ldots,X_n)$ значений, порожденной данным распределением.

Различают два основных типа оценок: точечные оценки и доверительные интервалы.

Точечное оценивание

Точечное оценивание - это вид статистического оценивания, при котором значение неизвестного параметра $\theta$ приближается отдельным числом. То есть необходимо указать функцию от выборки (статистику)

$\widehat\theta_n=\widehat\theta_n(X^n)$ ,

значение которой будет рассматриваться в качестве приближения к неизвестному истинному значению $\theta$ .

Ниже приводятся некоторые свойства, которыми могут обладать или не обладать точечные оценки.

Состоятельность

Одно из самых очевидных требований к точечной оценке заключается в том, чтобы можно было ожидать достаточно хорошего приближения к истинному значению параметра при достаточно больших значениях объема выборки $n$ . Это означает, что оценка $\widehat\theta_n$ должна сходиться к истинному значению $\theta$ при $n\to\infty$ . Это свойство оценки и называется состоятельностью. Поскольку речь идет о случайных величинах, для которых имеются разные виды сходимости, то и данное свойство может быть точно сформулировано по-разному:

если $\widehat\theta_n$ сходится к истинному значению $\theta$ с вероятностью 1 (почти наверное), то тогда оценка называется сильно состоятельной;
если имеет место сходимость по вероятности $\widehat{\theta}_n\stackrel{P}{\longrightarrow}\theta$ , то тогда оценка называется слабо состоятельной.

Когда употребляют просто термин состоятельность, то обычно имеется в виду слабая состоятельность, т.е. сходимость по вероятности.

Условие состоятельности является практически обязательным для всех используемых на практике оценок. Несостоятельные оценки используются крайне редко.

Несмещенность и асимптотическая несмещенность

Оценка $\widehat\theta_n$ параметра $\theta$ называется несмещенной, если ее математическое ожидание равно истинному значению оцениваемого параметра:

$\mathbb{E}\widehat\theta_n=\theta$ .

Более слабым условием является асимптотическая несмещенность, которая означает, что математическое ожидание оценки сходится к истинному значению параметра с ростом объема выборки:

$\lim_{n\to\infty}\mathbb{E}\widehat\theta_n=\theta$ .

Несмещенность является рекомендуемым свойством оценок. Однако не следует слишком переоценивать его значимость. Чаще всего несмещенные оценки параметров существуют и тогда стараются рассматривать только их. Однако могут быть такие статистические задачи, в которых несмещенных оценок не существует. Наиболее известным примером является следующий: рассмотрим распределение Пуассона с параметром $\lambda$ и поставим задачу оценки параметра $\theta=1/\lambda$ . Можно доказать, что для этой задачи не существует несмещенной оценки.

Сравнение оценок и эффективность

Для сравнения между собой различных оценок одного и того же параметра применяют следующий метод: выбирают некоторую функцию риска, которая измеряет отклонение оценки от истинного значения параметра, и лучшей считают ту, для которой эта функция принимает меньшее значение.

Чаще всего в качестве функции риска рассматривают математическое ожидание квадрата отклонения оценки от истинного значения

$\mathbb{E}(\widehat\theta_n-\theta)^2$

Для несмещенных оценок это есть просто дисперсия $D\widehat\theta_n$ .

Существует нижняя граница на данную функцию риска, называемая неравенство Крамера-Рао.

(Несмещенные) оценки, для которых достигается эта нижняя граница (т.е. имеющие минимально возможную дисперсию), называются эффективными. Однако существование эффективной оценки есть довольно сильное требование на задачу, которое имеет место далеко не всегда.

Более слабым является условие асимптотической эффективности, которое означает, что отношение дисперсии несмещенной оценки к нижней границе Крамера-Рао стремится к единице при $n\to\infty$ .

Заметим, что при достаточно широких предположениях относительно исследуемого распределения, метод максимального правдоподобия дает асимптотически эффективную оценку параметра, а если существует эффективная оценка - тогда он дает эффективную оценку.