无偏性： E(估计量)=总体参数的真值 有效性： 对某参数的一个估计量β_hat, 在该参数的多个估计值中方差最小，则β_hat有效。一致性： 随着样本的增加，估计量越来越趋近于真值。若存在一致性，则增加样本量是有意义的。
1.无偏性（Unbiasedness）：无偏性是一个估计量的重要性质之一。一个估计量被称为无偏估计，如果其期望值等于真实参数值。数学上表示为：E(θ^)=θ其中，E(θ^)表示估计量的期望值，θ表示真实参数值。无偏性保证了估计量的平均值在重复抽样的过程中接近真实的参数值。2.有效性（Efficiency）：有效性...
有效性：D（x1)<D（x2），则称x1比x2有效 无偏性：E（x1）=x，则称x1是x的无偏估计
无偏性和有效性先考虑总体的参数。首先，用X*表示X的均值，∑Xi=nX*。因为∑（Xi-X*）=∑Xi-nX*=0。均值*样本数=样本内的样本之和。最小二乘估计量是具有最小方差的线性无偏估计量。条件收敛并不能保证期望一定存在，如：∑xp，x=n，p=1/n ×（-1）的n次方 ，∑p为条件收敛，∑（-1...
无偏性（Unbiasedness）：一个估计量如果是无偏的，意味着它在多次抽样的情况下，平均起来等于真实的总体参数。数学上，如果估计量θ̂的期望值等于总体参数θ，即E(θ̂) = θ，那么这个估计量就是无偏的。无偏性是评价估计量有效性的一个基本标准。一致性（Consistency）：一致的估计量随着...
无偏性：随机变量（估计量）的期望等于总体的均值。有效性：随机变量（估计量）围绕总体均值的方差（波动）小。一致性：随着样本容量的增加，估计量的方差逐渐减小，依概率收敛到总体均值。哪个对估计量最重要：一致性，随着样本量的增加，估计量会收敛到总体的数字特征，这样可以用样本推断总体。由于我们在...
回答：评价标准的估计方法很多。统计学中对已知分布的未知参数θ的估计方法很多。如:K.Pearson的矩估计法和R.A.Fisher的极大似然估计法。即使同一个估计方法,也可以得到多个估计量。估计法。即使同一个估计方法,也可以得到多个估计量。所以我们有必要对估计的优劣进行评价。所以我们有必要对估计的优劣进行...
就是根据方差公式求的: D(aX+bY)=a2DX+b2DY (X,Y）注：即使是D(aX-bY)，也是a2DX+b2DY
渐近有效性、一致性。1、无偏性：样本统计量的数学期望等于被估计的总体参数的值 。总体参数的实际值与其估计值相等时,估计量具有无偏性。2、有效性：对同一总体参数的两个无偏点估计量，有更小标准差的估计量更有效。3、一致性：随着样本容量的增大，估计量的值越来越接近被估计的总体参数 。
同分布，所以它们的期望和方差都是λ ，则（1）无偏性E（λ1∧）= E（ξ1）= λE（λ2∧）= E[(ξ1+ξ2)/2]= (λ+λ)/2 = λE（λ3∧）= E[(ξ1+2*ξ2)/3]= (λ+2λ)/3 = λE（λ4∧）= E[(ξ1+ξ2+ξ3)/3]= (λ+λ+λ)/3 = λ（2）有效性，...
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