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大样本估计值的性质
如何评价
样本估计值的
优劣?
答:
1、无偏性:无偏性不是要求估计量与总体参数不得有偏差
,因为这是不可能的,既然是抽样,必然存在抽样误差,不可能与总体完全相同。无偏性指的是如果对这同一个总体反复多次抽样,则要求各个样本所得出的估计量(统计量)的平均值等于总体参数。符合这种要求的估计量被称为无偏估计量。2、有效性:估计...
估计量的
有限
样本性质
答:
估计量的大样本性质是建立在一系列严格的假设之上
。在统计学中,估计量是基于观测数据计算一个已知量的估计值的法则:于是估计量(estimator)、被估量(estimand)和估计值(estimate)是有区别的。
估计量的性质
答:
1. 无偏性:估计量的期望值等于总体参数的真实值
,即估计量不会出现系统性偏差。2.
一致性
:随着样本容量的增大,估计量的方差趋于0,即估计量的精度逐渐提高。3.
有效性
:估计量的方差越小,估计量的精度越高。4.
渐进正态性
:当样本容量趋近于无限大时,估计量的分布趋近于正态分布。5. 可信区...
相合估计和
无偏估计的
区别
答:
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、...
讨论
估计量的
相合性的意义
答:
意义: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。就是说如果这个估计是相合估计,则当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...
统计学中有效性、
无偏性
与一致性关系
答:
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 。
小样本和
大样本有什么
区别?
答:
1. 样本容量:小样本容量较小,大样本容量较大。2. 总体特征反映程度:小样本不能完全反映总体的特征,大样本更接近总体的分布。3. 结果可靠性:小样本的结果可靠性较低,
大样本的
结果可靠性较高。4. 数据处理成本:小样本的数据处理相对简单,大样本的数据处理较为复杂。5. 打样本与小样本/大样本...
参数
估计的
无偏性和相合性
有什么
区别?
答:
二、含义不同: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。性质 当估计值的数学期望等于参数真值时,参数估计就是无偏估计。当估计值是数据的线性函数时...
怎样判断一个
估计量的
好坏?
答:
一致性
: 一个估计量是一致的,表示随着样本容量的增加,估计值趋向于真实值。一致性是一个强大的性质,特别是在大样本情况下。
有效性
: 有效性涉及到一个估计量的方差。一个有效的估计量是方差最小的,它相对于其他估计量来说更具有精确性。方差较小的估计通常更接近真实值。均方误差(Mean Squared ...
数理统计中
样本
平均值和样本方差哪些
性质
答:
是样本均值的数学期望D(X平均)是样本均值的方差E(S2)是样本方差的数学期望,这3个也是客观存在的,但是它由取样的方法来决定,包括样本大小,但是一旦取样方法确定,它们也就确定了,跟具体的样本没有任何关系统计学就是要从
样本的
均值 样本的方差中来
估计
E(X)D(X),从而估计整体的概率分布情况 ...
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叙述估计量的大样本性质的具体内容
估计量的大样本性质
ols估计的大样本性质
以下不属于估计量的小样本性质的有
参数估计量的小样本性质有
最小二乘估计的有限样本性质
参数估计量满足的小样本性质包括
小样本和大样本性质
估计量小样本性质