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高考申論題 105年 [經建行政] 統計學

第 一 題

📖 題組:
自母數為 λ 之卜瓦松分配(Poisson Distribution)抽出一大小為 n 的隨機樣本 X1, X2, …, Xn,以估計此一未知母數λ。
📝 此題為申論題,共 3 小題

小題 (一)

試據動差法(Method of Moments)求λ之估計量。(6 分)

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看到「動差法估計量」,核心解題原則即為「令樣本動差等於母體動差」。由於卜瓦松分配只有一個未知母數 λ,且其一階母體動差(期望值)恰好等於 λ,因此只需利用一階動差方程式即可推導出估計量。

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【解題思路】運用動差法原理,令一階母體動差等於一階樣本動差以求解未知母數。 【詳解】 已知:母體 $X \sim Poisson(\lambda)$,隨機樣本為 $X_1, X_2, \dots, X_n$。

小題 (二)

試據最概法(Method of Maximum Likelihood)求λ 之最概估計量(Maximum Likelihood Estimator)λMLE ˆ 。(6 分)

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看到求最概估計量(MLE),第一步應基於樣本獨立性寫出聯合機率質量函數(概似函數 L);接著取自然對數(Log-likelihood)化連乘為連加;最後對未知參數一階微分設為零解出估計量,並以二階微分小於零嚴謹證明其確實為極大值。

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【解題思路】利用概似函數與對數概似函數,透過一階微分求臨界點及二階微分檢驗極值,找出使該組樣本發生機率最大的參數估計量。 【詳解】 已知:隨機樣本 X1, X2, …, Xn 獨立且相同分配(i.i.d.)於 Poisson(λ)。

小題 (三)

驗證λ MLE ˆ 是否符合優良點估計量之一致性(Consistency)及充分性(Sufficiency)。(8 分)

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面對此題,應先確認卜瓦松分配的 MLE 為樣本平均數 ($\bar{X})$。接著利用變異數極限(或弱大數法則)來驗證一致性,並透過 Fisher-Neyman 因子分解定理,將聯合機率函數拆解以證明其充分性。

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【解題思路】利用極限性質(期望值與變異數極限)驗證一致性,並以 Fisher-Neyman 因子分解定理驗證充分性。 【詳解】 已知:自 $X \sim Poisson(\lambda)$ 抽出獨立且同分配 (i.i.d.) 的隨機樣本 $X_1, X_2, \dots, X_n$。母體機率函數為 $f(x) = \frac{e^{-\lambda}\lambda^x}{x!}$,且已知 $E(X_i) = \lambda, Var(X_i) = \lambda$。其 MLE 經過概似函數微分推導已知為 $\hat{\lambda} = \bar{X} = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}X_i$。

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