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高考申論題 112年 [統計] 統計學

第 一 題

📖 題組:
令 X1, ..., Xn 為抽取自 f(x; θ) = θe^(-θx), x > 0 之隨機樣本。求下列參數的齊一最小變異不偏估計(Uniformly Min. Variance Unbiased Estimator): (一) θ。(10 分) (二) 1/θ。(15 分)
📝 此題為申論題,共 2 小題

小題 (一)

θ。(10 分)

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看到尋求 UMVUE 的題目,直覺應想到「充分且完備統計量」與「Lehmann-Scheffé 定理」。先利用聯合機率密度函數找到充分且完備統計量 $T=\sum X_i$,推導出 $T$ 的抽樣分配後,再建構 $T$ 的函數使其期望值剛好等於目標參數 $\theta$。

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【解題思路】利用指數族分配找出充分且完備統計量,再依據 Lehmann-Scheffé 定理尋找其不偏估計量即為 UMVUE。 【詳解】 已知:$X_1, ..., X_n \stackrel{i.i.d.}{\sim} f(x; \theta) = \theta e^{-\theta x}, x > 0$。

小題 (二)

1/θ。(15 分)

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看到題目要求尋找「齊一最小變異不偏估計量(UMVUE)」,直覺應聯想到 Lehmann-Scheffé 定理。解題分為兩步:首先利用聯合機率密度函數與指數族特性,找出參數的完備充份統計量(Complete Sufficient Statistic);接著,找尋一個僅基於該統計量且期望值等於欲估計參數(1/θ)的函數,即可嚴謹證明其為 UMVUE。

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【解題思路】利用 Lehmann-Scheffé 定理:尋找參數的完備充份統計量 (Complete Sufficient Statistic),並建構僅基於該統計量的不偏估計量。 【詳解】 已知:$X_1, \dots, X_n \stackrel{i.i.d.}{\sim} \text{Exp}(\theta)$,其機率密度函數為 $f(x; \theta) = \theta e^{-\theta x}, x > 0$。

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