无偏估计量怎么计算?
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概率中的无偏估计量的判定直接根据数学期望即可,因为数学期望即无偏估计量。对于待估参数,不同的样本值就会得到不同的估计值。
一个自然而基本的衡量标准是要求估计量无系统偏差。也就是说,尽管在一次抽样中得到的估计值不一定恰好等于待估参数的真值,但在大量重复抽样时,所得到的估计值平均起来应与待估参数的真值相同。
希望估计量的均值(数学期望)应等于未知参数的真值,这就是所谓无偏性(Unbiasedness)的要求。数学期望等于被估计的量的统计估计量称为无偏估计量。
扩展资料:
应用:
可能偏大也可能偏小,实质上并说明不了什么问题,只是平均来说它没有偏差,所以无偏性只有在大量的重复实验中才能体现出来;另一方面,无偏估计只涉及一阶矩(均值),虽然计算简便,但往往会出现一个参数的无偏估计有多个,而无法确定哪个估计量好。
因此,无偏性的作用在于可以把重复估计中的各次误差通过平均来消除。这并不意味着该估计量在一次使用时并能获得良好的结果。在具体问题中,无偏性是否合理,应当结合具体情况来考虑。在有些问题中,无偏性的要求可能会导出不同的结果来。
参考资料来源:百度百科-无偏估计量
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