简述评价估计量好坏的标准。
相合估计（或一致估计）是简述评价估计量好坏的标准。
相合估计（或一致估计）是在大样本下评价估计量的标准，在样本量不是很多时，人们更加倾向于基于小样本的评价标准，此时，对无偏估计使用方差，对有偏估计使用均方误差。
一般地，在样本量一定时，评价一个点估计的好坏标准使用的指标总是点估计与参数真值 θ 的距离的函数，最常用的函数是距离的平方，由于估计量具有随机性，可以对该函数求期望。
均方误差是反映估计量与被估计量之间差异程度的一种度量。设t是根据子样确定的总体参数θ的一个估计量，(θ-t)2的数学期望，称为估计量t的均方误差。它等于σ2+b2，其中σ2与b分别是t的方差与偏倚。
扩展资料
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。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。
一个估计量它依赖于样本n，为表明这种依赖性。随着样本量的变化，可得到一列估计量，一个自然的希望是，当样本容量无线增加时，估计量能够依某种意义接近于被估计量的真值。
显然，这是对估计量的起码要求。相合性就是这样的一个要求。
参考资料来源：百度百科-均方误差
德安特传感器
2024-08-26 广告
评价估计量好坏的标准主要有无偏性，有效性和一致性。
一、无偏性
无偏性的含义是:由于未知参数的估计量是一个随机变量，对于不同的样本它有不同的估计量．这些估计量对于参数的真实取值，一般都会有偏差，要求不出现偏差几乎是不可能的。但是，总希望在多次试验中所得到的估计量的平均值与参数的真实值相吻合。
二、有效性
有效性是指完成策划的活动和达到策划结果的程度。市场调查中，有效性指试图要测量的事物实际上是真正要测量的。 其中 实验的有效性指实际的测量正是我们试图要测量的东西。 测量的有效性指的是测量仪器不受系统误差和随机误差的约束程度。
三、一致性
一致性就是数据保持一致，在分布式系统中，可以理解为多个节点中数据的值是一致的。同时，一致性也是指事务的基本特征或特性相同，其他特性或特征相类似。
扩展资料：
一致性的分类：
1、强一致性
强一致性可以理解为在任意时刻，所有节点中的数据是一样的。同一时间点，在节点A中获取到key1的值与在节点B中获取到key1的值应该都是一样的。
2、弱一致性
弱一致性包含很多种不同的实现，目前分布式系统中广泛实现的是最终一致性。
3、最终一致性
所谓最终一致性，是弱一致性的一种特例，保证用户最终能够读取到某操作对系统特定数据的更新。
但是随着时间的迁移，不同节点上的同一份数据总是在向趋同的方向变化。也可以简单的理解为在一段时间后，节点间的数据会最终达到一致状态。
对于最终一致性最好的例子就是DNS系统，由于DNS多级缓存的实现，所以修改DNS记录后不会在全球所有DNS服务节点生效，需要等待DNS服务器缓存过期后向源服务器更新新的记录才能实现。
参考资料来源：百度百科-一致性
参考资料来源：百度百科-有效性
参考资料来源：百度百科-无偏性
（2） 有效性。一个无偏的估计量并不意味着它就非常接近被估计的参数，它还必须与总体参数的离散程度比较小。假定有两个用于估计总体参数的无偏估计量，分别用 和 表示，它们的抽样分布的方差分别用 D（ ）和D（ ）表示，如果 的方差小于 的方差，即D（ ）< D（ ）,我们就称 是比 更有效的一个估计量。在无偏估计的条件下，估计量方差越小估计也就越有效。
