相合估计和无偏估计的区别
2个回答
展开全部
1、性质
相合估计是一种一致估计、相容估计,估计量的一种大样本性质为:当样本容量n充分大时,估计量可以以任意的精确程度逼近被估计参数的真值。
无偏估计是用样本统计量来估计总体参数时的一种无偏推断。
2、特点
相合估计:按收敛意义不同,可以区分不同的相合性,常见的有:弱相合估计、强相合估计、r阶相合估计,这三种相合性之间的关系与三种收敛性的关系是完全一致的。相合性是一个估计量所应具备的最基本的性质。
无偏估计:估计量的数学期望等于被估计参数的真实值,则称此估计量为被估计参数的无偏估计,即具有无偏性,是一种用于评价估计量优良性的准则。
扩展资料:
无偏估计的注意事项:
1、无偏估计有时并不一定存在。
2、可估参数的无偏估计往往不唯一。统计学中,将存在无偏估计的参数称为可估参数,可估参数的无偏估计往往不唯一,而且只要不唯一,则即有无穷多个。一个参数往往有不止一个无偏估计。
3、无偏估计不一定是好估计。
参考资料来源:百度百科-无偏估计
参考资料来源:百度百科-相合估计
推荐律师服务:
若未解决您的问题,请您详细描述您的问题,通过百度律临进行免费专业咨询