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※ 引述《whcat ()》之铭言: : 小的 有个数学的问题 但不知如何区分 : 因为最近和朋友聊天的时候 : 正好天方夜谭的凭空冒出一个问题 : 就是一个箱子里面 有着未知颗数的球 : 每颗球都有自己专属的编号 : 用一只手从箱子里面 一次拿四颗球(假设箱子内球数比手拿取的颗数来的高) : 拿完以後 再放回去 然後一直重复拿取球并记录的工作 : 这样子有可能得知箱子里面总共有几颗球!? : 或是至少要做几次拿取并记录的工作才可以知道有几颗球? : 也不用清楚的知道 可能可以用有很高的机率是几颗球!? : 因为小的并非数学系毕业 XD : 但是我觉得办得到!!! : 却不知道怎麽计算?! : 这问题是不是有点奇怪 XDDDD : 但是却不知道该如何做到!? 设球数为 N, 未知. 设编号为 1,2,...,N. 若编号不是 1,2,...,N 连续号, 把实际号码与 1,...,N 做个对应. 设一次取 k 个球, 取 n 次. 只取一次(n=1), 因一次取出, 只能依大小顺序. 设取出之编号为 X_1< ...<X_k. 则其联合 p.m.f. 是 f(x_1,...,x_k) = 1/C(N,k), 1≦x_1<…<x_k≦N. 取 n 次, 设第 i 次取出之编号为 X(i,1)< ···<X(i,k), i=1,...,n. 则 {X(i,j), i=1,...,n, j=1,...,k} 之联合 p.m.f. 为 f({x(i,j): i=1,...,n, j=1,...,k}) = 1/[C(N,k)]^n, 1≦x(i,1)< ···<x(i,k)≦N, i=1,...,n. 则 N 之 M.L.E. (maximum likelihood estimate) 为 N^ = max{x(i,j): i=1,...,n, j=1,...,k} 此 M.L.E. 显然是永远低估的. 但 N^ 本身又是 N 的 complete sufficient statistic, 因此, 可藉由计算 E[N^] 而找出 N^ 的函数, δ(N^), 为 N 之不偏估计, 并且此不偏估计δ(N^)在所有 N 之不 偏估计中具有最小的均方误差, 称之为 UMVUE. -- 嗨! 你好! 祝事事如意, 天天 happy! 有统计问题? 欢迎光临统计专业版! :) 交大资讯次世代 telnet://bs2.twbbs.org Statistics (统计与机率) 成大计中站 telnet://bbs.ncku.edu.tw Statistics (统计方法及学理讨论区) 盈月与繁星 telnet://ms.twbbs.org Statistics (统计:让数字说话) 我们强调专业的统计方法、实务及学习讨论, 只想要题解的就抱歉了! --



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◆ From: 125.233.153.120 ※ 编辑: yhliu 来自: 125.233.153.120 (02/11 23:24) ※ 编辑: yhliu 来自: 125.233.153.120 (02/11 23:26)
1F:推 whcat :恩~ 我想先谢谢你 但是我还要在搞清楚你写的东西 XD 02/12 00:43
2F:推 MOONY135 :好久没有看到UMVUE了... 02/12 08:31
3F:→ yhliu :给1F: 简单地说, 这是属於统计上如何估计 N 的问题. 02/12 09:14
4F:→ yhliu :至於本文内容, 没学过数理统计大概不能完全弄清楚, 02/12 09:16
5F:→ yhliu :完全没接触统计更可能完全不懂在写甚麽. 02/12 09:16
6F:→ yhliu :至於你原来问的: 要抽几次(n要多大)可以完全知道 N? 02/12 09:17
7F:→ yhliu :在 N>k (你原问中 k=4) 之假设下是: 不论 n 多少都不 02/12 09:18
8F:→ yhliu :可能完全确定 N. 02/12 09:19
9F:推 whcat :那其实也不用需要完全确定n值 N是多少的机率最大为何 02/12 09:55
10F:→ whcat :将也不行吗? 02/12 09:55
11F:→ yhliu :找出 N 的估计量 T, 可以求出 T 的分布. 02/12 10:59
12F:→ yhliu :本文谈的就是 T 的两种, 一是 MLE N^, 另一是 UMVUE. 02/12 11:00







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