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总体期望的无偏估计量
...是
总体
X的数学
期望
,σ是总体X的标准差,问总体方差
的无偏估计量
是
答:
简单分析一下即可,详情如图所示
估计量的
期望
等于真值称为
无偏估计量
?
答:
你说的这个比较难以理解,你慢慢听我说。首先,你说的每一句话都是对的:估计量的
期望
等于真值是
无偏估计量
。实际应用中,真正的真值永远无法确定。为了打字方便,我们用Y代替“X横”。Y是n次重复的随机试验的平均值,每一次都与X是相同分布的,也就是:Y=(X1+X2+...+Xn)/n,其中:X1、X2、...
样本方差是
总体
方差
的无偏估计
吗
答:
是
无偏估计
,详情如图所示
泊松分布中参数λ的平方
的无偏估计
答:
具体回答如图:
估计总体
平均值μ时,若以样本平均值ξ'为
估计量
,则可算得ξ'的数学
期望
E(ξ')=μ,这说明ξ'是总体平均值μ
的无偏估计
。
统计学中,评价
估计量
好坏的标准有哪些?
答:
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
...
样本方差和
总体
方差的区别是什么?
答:
2、准确性 总体方差有有限总体和无限总体,有自己的真实参数,这个均值是实实在在的真值,在计算总体方差的时候,除以的是N。样本方差是总体里随机抽出来的部分,用来
估计总体
(总体一般很难知道),由样本可以得到很多种类的统计量。3、分母不同 总体方差的分母却是n。样本方差的分母是n-1。
...来自均值为μ的
总体的
样本,则均值μ
的无偏估计量
?
答:
整个实验)而言无系统偏差,就一次实验来讲,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。
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...
抽样
估计的无偏
性是什么意思?
答:
有效性(Efficiency)是指,对同一总体参数,如果有多个
无偏估计量
,那么标准差小的估计量更有效。因为一个
无偏的
估计量并不意味着它就非常接近被估计的参数,它还必须和总体参数的离散程度比较小。一致性(Consistency)是指随着样本量的增大,点估计的值越来越接近被
估计的总体的
参数。因为随着样本量增大...
为什么
总体
二阶矩是参数σ2
的无偏估计量
?
答:
说明参数σ2
的无偏估计量
。设
总体
X有数学
期望
E(X)=μ和方差D(X)=σ2,又X1,X2,…,Xn是来自总体X的样本,样本的一阶和二阶原点矩分别记作A1,A2,使得参数σ2的无偏估计量。E(xi- (x的拔) ) =0;E(xj- (x的拔) )=0;E[(x的拔) ^2]=D(x的拔)+[E(x的拔)] ^2=σ ^2...
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