参数估计问题通常分为点估计问题与区间估计问题两类，它们最大的区别在那里？

Question

如题所述

Answer 1

点估计与区间估计的区别：

点估计是通过抽样得到样本指标作为总体指标的估计量,并以样本指标的实际值直接作为总体未知参数的估计值的一种推断方法.

区间估计是通过从总体中抽取的一部分样本,再构造出一个与含有要研究的参数而不含其他位置参数的分布，再根据一定的精确度的要求,从而确定出适当的范围，再求解出该未知参数的区间，则此区间就是区间估计

评价一个估计量的好坏通常用以下三个的标准：

1、无偏性：无偏性不是指估计量与总体参数之间不能存在任何的偏差，而是指估计量的期望等于总体参数，其中满足这种要求的参数估计叫做无偏估计。

2、有效性：用于衡量两个无偏估计之间的优劣，就利用有效性，就是求这个无偏估计的方差，方差越小的那个无偏估计也就越好。

3、一致性：一致性是说当样本量足够大时，样本的估计量能够逐渐趋近于总体参数，一致性是说明这个估计为一个好估计的基本要求。

扩展资料：

点估计的常用方法：

1、最大似然估计：最大似然估计的原理是寻找出合适的未知参数的估计值，使似然函数达到最大。那么这个估计值就是最大似然估计

2、矩估计：据估计使找出未知参数的低阶矩，用样本均值代替总体均值，用样本方差代替总体方差。那么这个求得的估计就是矩估计