多参数估计方法(参数估计获得数据的方法)

1.参数估计获得数据的方法有哪些

方法/步骤 1 创建工作文件，在file菜单中，依次点击new->workfile。

2 这时弹出Workfile Create对话框，选择数据类型并填入起止日期，如下图所示。 3 点击ok，工作文件建立完毕 4 创建和编辑数据，在命令窗口直接输入data Y X，然后回车。

5 弹出Group窗口，将数据填入其中。 6 在命令行输入ls Y C X，然后回车。

7 弹出Equation窗口，得到参数估计结果，该窗口中包含截距项、X前面的系数，标准误差、t统计量、p值、可决系数等。 8 点击Equation窗口中的Resid，可以得到模型的拟合图和残差图。

9 如何查看模型的方程式呢？在Equation窗口中依次点击proc->Make Model，弹出Model窗口。 10 在Model窗口中依次点击View->Source Text，即可得到我们建立的数学模型的方程。

2.总体参数区间估计的方法有哪些

区间估计的概念

区间估计是根据样本统计量，利用抽样分布的原理，用概率表示总体参数可能落在某数值区间之内的推算方法。

区间估计的原理

区间估计的理论依据是抽样分布理论。现在以总体平均数区间估计为例，说明区间估计的基本原理。

总体参数区间估计的计算方法

由于样本容量、总体分布状态等多方面因素对总体参数估计的可信度都会产生不同程度的影响，因此，在进行总体参数估计时要针对不同情况区别对待。

大样本总体平均数的区间估计

要对总体平均数μ做出比较准确的估计，就要合理地确定平均数样本分布的标准差即标准误。事实上，标准误与样本容量和总体分布的标准差关系密切。当样本容量n大于30的时候，样本标准差S与总体标准差σ相差不会很大，一般就可以利用S来做σ的估计值。同时，随着样本容量的增加，样本平均数与总体平均数的差距就会缩小，即标准误就会减小。

3.参数估计的方法

矩估计法 用样本矩代替相应的总体矩，如用样本均值估计总体均值。

这称为Pearson替换原理。最小二乘法 为了选出使得模型输出与系统输出yt尽可能接近的参数估计值，可用模型与系统输出的误差的平方和来度量接近程度。

使误差平方和最小的参数值即为所求的估计值。极大似然法 选择参数θ，使已知数据Y在某种意义下最可能出现。

某种意义是指似然函数P(Y│θ)最大，这里P(Y│θ)是数据Y的概率分布函数。与最小二乘法不同的是，极大似然法需要已知这个概率分布函数P(Y│θ)。

在实践中这是困难的，一般可假设P(Y│θ)是正态分布函数，这时极大似然估计与最小二乘估计相同。 。