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统计量和枢轴量的区别

统计量和枢轴量的区别

作者: cheerss | 来源:发表于2019-12-08 20:28 被阅读0次

    定义的区别

    先来看一下(可能不严谨的)定义吧:

    (1)枢轴量是样本和待估参数的函数,其分布不依赖于任何未知参数;(注意函数中只能含有待估参数,不能有其他未知参数)

    (2)统计量只是样本的函数,其分布常常依赖于未知参数。

    这里需要首先明确一个问题,即一个变量的值未知和其分布未知完全是两码事。

    举个例子,如果X所有样本来自一个均值\mu
和方差\sigma^2未知的正态分布。那么:

    1. \bar{X}是统计量。因为它是完全根据采样的样本算出来的,不依赖于任何参数;但是\bar{X}的分布是什么呢?没错,是一个均值为\mu、方差\frac{\sigma^2}{n}的正态分布,其分布中是含有未知参数的。

    2. \frac{X-\mu}{\sigma}是一个枢轴量,因为这个变量中含有未知参数,无法只根据样本进行计算。但是它的分布确实明确的,即为均值为0、方差为1的正态分布,分布是明确的,不含有任何的未知数。

    有了以上定义后,我们知道了\bar{X}, S^2以及构成3大分布(\chi^2分布、t分布、F分布)的函数都是统计量。

    例子

    1. \bar{X}是统计量,不是枢轴量。因为其分布不确定。

    2.\frac{\sqrt{n}(\bar{X}-u)}{\sigma}不是统计量;在估计均值\mu时,它是枢轴量,其分布为正态分布且参数是已知的。

    3. \frac{\sqrt{n}(\bar{X}-u)}{S}既不是统计量,也不是枢轴量。因为它含有除待估参数之外的参数。

    用处的区别

    统计量一般用于点估计和假设检验,如用样本均值估计分布均值等。枢轴量一般用于区间估计,如估计某个参数的置信区间

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