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一、说明

关于概率和统计的学习，需要从根本上、原始概念中一点一点积累，这些基本概念的头绪特别多，一次性交待它们的面有困难，我们只能从点上入手，将点与点的关系连成面，最后完成系统学习的目的，这是一个长期任务。

二、关于估计的基本概念

2.1 我们将学习哪些关于“估计”内容

我们将主要指向如下学习内容：

• 学习如何找到总体参数的最大似然估计量。
• 学习如何找到总体参数的矩估计方法。
• 学习如何检查估计量对于特定参数是否无偏。
• 了解相关证明所涉及的步骤。
• 如何将学到的方法应用于新问题。

2.2 哪些统计量需要“估计”

  在本节中，我们将为常见的总体参数找到良好的“点估计”和“置信区间”，包括：

• 总体平均值，$\mu$
• 两个总体平均值的差异，${\mu }_1-{\mu }_2$
• 总体差异，${\sigma }^2$
• 两个总体方差的比率，$\frac{{\sigma }_1^2}{{\sigma }_2^2}$
• 总体比例，$p$
• 两个总体比例的差异，$p_1-p_2$
    我们不仅会致力于推导出估计值和区间的公式，还会论证它们在某种程度上是“好的”……例如，无偏的。我们还将讨论一些实际问题，例如样本量如何影响我们推导出的置信区间的长度。此外，我们还将致力于通过一组
  数据点。

假设我们有一个未知的总体参数，例如总体平均值$\mu$或总体比例$p$，我们想要估算。例如，假设我们有兴趣估算：

p= 拥有智能手机的 18-24 岁美国大学生的比例（未知）
p= 阿尔茨海默病患者达到特定里程碑所需的（未知）平均天数
  无论以上哪种情况，我们都不可能调查整个人口。也就是说，我们不可能调查所有18至24岁的美国大学生。我们也不可能调查所有阿尔茨海默病患者。因此，我们当然会采取自然而然的做法，从总体中随机抽取样本，并使用所得数据来估计总体参数的值。当然，我们希望这个估计值在某种程度上是“准确的”。

在本文中，我们将学习两种方法，即最大似然法和矩量法，用于推导总体参数“良好”点估计的公式。我们还将学习一种评估点估计是否“良好”的方法。我们将通过定义估计无偏的均值来做到这一点。

三、点估计的定义

我们将从一些正式的定义开始本课。在这样做的时候，回想一下，我们表示随机样本中产生的随机变量以下标大写字母表示：
$X_1，X_2，\cdots ，X_n$

然后将特定随机样本的相应观测值表示为下标小写字母：
$x_1,x_2,\cdots ,x_n$

3.1 关于参数空间

参数可能值的范围$\theta$被称为参数空间$\Omega$（希腊字母“omega”）。
例如，如果表示所有大学生的平均绩点，则参数空间（假设采用 4 分制评分标准）为：
Ω = { μ : 0 ≤ μ ≤ 4 } \Omega=\{\mu: 0\le \mu\le 4\} Ω={μ:0≤μ≤4}

并且，如果表示吸烟学生的比例，则参数空间为：
Ω = { p : 0 ≤ p ≤ 1 } \Omega=\{p:0\le p\le 1\} Ω={p:0≤p≤1}

3.2 关于点估计器

点估计器的功能：对于给定整体，其抽样构成序列$X_1，X_2，\cdots ，X_n$，即统计量$u=(X_1,X_2,\cdots ,X_n)$
，用于估计$\theta$被称为点估计量.例如，

• 1 均值估计函数：
  $\bar{X}=\frac{1}{n}\sum _{i=1}^n{X}_i$

是总体均值的点估计量$\mu$. 这里$X_i$是个抽样样本属性值

• 2 比例估计功能：
  $\hat{p}=\frac{1}{n}\sum _{i=1}^n{X}_i$

在这里$X_i=0\text{ 或 }1)$,是人口比例的点估计量$p$。并且，函数：
$S^2=\frac{1}{n-1}\sum _{i=1}^n(X_i-\bar{X}{)}^2$

是总体方差的点估计量${\sigma }^2$。

3.3 点估计示例

函数$u(x_1,x_2,\cdots ,x_n)$从一组数据计算得出的观察点估计$\theta$ 。
例如，1) 如果$x_i$是 88 名学生样本的观测平均绩点，那么：
$\bar{x}=\frac{1}{88}\sum _{i=1}^{88}{x}_i=3.12$
是点估计$\mu$，即全体学生的平均成绩。

并且，如果$x_i=0$表示学生没有纹身，并且$x_i=1$表示如果学生有纹身，那么：
$\hat{p}=\frac{1}{88}\sum _{i=1}^{88}{x}_i=0.11$

是点估计$p$，即总人口中拥有纹身的学生所占比例。

四、结论

所谓点估计，我们头脑中立刻反应出总体的两个参数估计$\mu$和$\hat{p}$,即总体的均值、总体的比例。为了方便记忆，给出如下图示。

下面让我们来学习最大似然法。