相合估计和无偏估计的区别

Question

如题所述

Answer 1

1、性质

相合估计是一种一致估计、相容估计，估计量的一种大样本性质为：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。

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。

2、特点

相合估计：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。

无偏估计：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。

扩展资料：

无偏估计的注意事项：

1、无偏估计有时并不一定存在。

2、可估参数的无偏估计往往不唯一。统计学中，将存在无偏估计的参数称为可估参数，可估参数的无偏估计往往不唯一，而且只要不唯一，则即有无穷多个。一个参数往往有不止一个无偏估计。

3、无偏估计不一定是好估计。

参考资料来源：百度百科-无偏估计

参考资料来源：百度百科-相合估计

Answer 2

　　相合估计是指参数的估计量当样本数n，趋于无穷大的时候，估计量的值趋于待估参数的值。也就是说如果这个估计是相合估计，则当你的样本量足够多的时候，估计值是趋于参数的真实值的。
而无偏估计，是指估计量的数学期望就是待估参数，说明无偏估计没有系统误差。
相合估计体现的是大样本的时候估计量的性质，一般我们用的估计都是相合估计。本回答被网友采纳