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最优线性无偏估计量名词解释
最佳
线性无偏估计量名词解释
答:
最佳线性无偏估计量是指在一组线性无偏估计量中,具有最小方差或最大方差效率的估计量
。这种估计量能够提供关于未知参数的最优、无偏和有效的估计。在统计学中,我们常常面临从一组样本数据中估计未知参数的问题。线性无偏估计量是指那些在样本数据上的平均值与未知参数的真值之间存在一个线性关系的估计量。
计量经济学中证明
估计量无偏
性为什么ki的期望值等于零
答:
最优线性无偏性(best linear unbiasedness property,BLUE)
指一个估计量具有以下性质: (1)线性,即这个估计量是随机变量. (2)无偏性
,即这个估计量的均值或者期望值E(a)等于真实值a. (3)具有有效估计值,即这个估计量在所有这样的线性无偏估计量一类中有最小方差. 具有上述性质的估计量,被称为最优线...
什么是BLUE
估计
?用它有什么意义?
答:
BLUE 全称是 Best Linear Unbiased Evaluation 即,
最优线性无偏估计量
在满足古典线性回归模型基本假设的前提下,最小二乘估计是参数真实值得最小方差
线性的
无偏估计。这个是比较傲理想的估计,能说明参数估计量的相对优势,但不能说明其的绝对优势。
最佳
线性无偏估计量
有什么特点?
答:
最佳线性无偏估计量 1、英文名称:best linear unbiased estimator;BLUE
2、定义:如果一个参数的估计量具有线性(估计量是样本观察值的线性函数)、无偏
(估计量的数学期望等于真值)和估计误差方差最小等统计学性质,称其为最佳线性无偏估计量。3、应用学科:遗传学(一级学科),群体、数量遗传学(二级学...
解释
最佳
线性无偏估计量
(blue)
答:
指在给定经典线性回归的假定下,最小二乘估计量是具有最小方差的线性无偏估计量的这一定理
。高斯--马尔可夫定理的意义在于,当经典假定成立时,我们不需要再去寻找其它无偏估计量,没有一个会优于普通最小二乘估计量。也就是说,如果存在一个好的线性无偏估计量,这个估计量的方差最多与普通最小二乘...
什么是BLUP法?
答:
BLUP法即
最优线性无偏估计
法,是1973年由美国提出的一种评定种公牛育种
值的
方法。它的基本出发点是从女儿的表型值(产奶量)中将公牛育种值剖分出来;也可将牛群效因或来源效因剖分出来,这样所得的公牛育种值(公牛效因)消除了牛群差异的影响,其估测精确度高,误差最小,可用线性函数表示。BLUP法...
无偏估计量名词解释
答:
无偏估计量
是指利用样本数据通过一定的统计方法,对总体参数进行估计,其结果是有偏估计和无偏估计之间的选择。无偏估计更接近于总体真实情况,但实际操作中由于样本数量和总体性质的限制,可能无法达到完全的无偏估计。因此,在实际应用中,需要根据具体情况选择合适的统计方法,并结合实际数据进行验证和调整。
参数
估计名词解释
答:
则称为
最优线性无偏估计
。如果
无偏估计值
的方差达到克拉默-尧不等式的下界,则称为有效估计值。若,则称为一致性估计值。在一定条件下,最小二乘估计是最优线性无偏估计,它的估计值是有效估计,而且是一致性估计。极大似然估计在一定条件下渐近有效,而且是一致的。
什么是
无偏估计
答:
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。
为什么最小二乘估计量是
最优线性无偏估计量
答:
在多元线性回归模型中,参数的最小二乘估计量具备线性、无偏性、最小方差性,同时多元线性回归模型满足经典假定,所以此时的最小二乘估计量是
最优
的
线性无偏估计量
,又称BLUE估计量。研究的直接目的是确定总体回归函数Yi=B1+B2Xi+ui,然而能够得到的只是来自总体的若干样本的观测值,要用样本信息建立的...
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