概率论无偏估计量,设X1,X2,X3,X4是来自均值为μ的总体的样本,则均值μ的无偏估计量?
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概率论无偏估计量,设X1,X2,X3,X4是来自均值为μ的总体的样本,则均值μ的无偏估计就是样本均值=2(x1+X2+X3+X0=x。
无偏估计量中对于待估参数,不同的样本值就会得到不同的估计值。要确定一个估计量的好坏,就不能仅仅依据某次抽样的结果来衡量。
而必须由大量抽样的结果来衡量。估计量的均值(数学期望)应等于未知参数的真值,数学期望等于被估计的量的统计估计量成为无偏估计量。
扩展资料:
在实际应用中,对整个系统(整个实验)而言无系统偏差, 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
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