什么是无偏估计和有效估计?
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在实际工作中,总体参数往往是未知的,需要使用样本统计量来估计总体参数。衡量估计量优劣的标准一般有以下三个:
1、无偏性:无偏性不是要求估计量与总体参数不得有偏差,因为这是不可能的,既然是抽样,必然存在抽样误差,不可能与总体完全相同。
2、有效性:估计量与总体之间必然存在着一定的误差。
3、一致性:一致性指的是当样本量逐渐增加时,样本的估计量(统计量)能够逐渐逼近总体参数。
无偏估计:
数学期望恰好等于被估计未知参数真值的估计量称为无偏估计量。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。估计量的数学期望等于被估计参数的真实值。
则称此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。无偏估计的意义是:在多次重复下,它们的平均数接近所估计的参数真值。无偏估计常被应用于测验分数统计中。
以上内容参考:百度百科-条件无偏估计
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