1.为什么样本方差的分母是n-1 首先给出样本方差的计算方法： \[S^2=\frac{1}{n-1}\sum_{i=1}^{n}{(X_i-\bar{X})}^2\] 其中样本均值 \[\bar{X}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}X_i\] 总体方差（在总体均值 ...

什么是无偏估计？？ 估计是用样本统计量（可以理解为随机抽样）来估计总体参数时的一种无偏推断。 无偏估计的要求就是：估计出来的参数的数学期望等于被估计参数的真实值。 所以呢,可以看出：估计值也是一个变量，因为是随机的嘛。 真实值谁也不知道啊（因为你不可能把列出无限的实验 ...

一、无偏估计 所谓总体参数估计量的无偏性指的是，基于不同的样本，使用该估计量可算出多个估计值，但它们的平均值等于被估参数的真值。 在某些场合下，无偏性的要求是有实际意义的。例如，假设在某厂商与某销售商之间存在长期的供货关系，则在对产品出厂质量检验方法的选择上，采用随机抽样的方法来估计 ...

为什么样本方差的分母是n-1？最简单的原因，是因为因为均值已经用了n个数的平均来做估计在求方差时，只有(n-1)个数和均值信息是不相关的。而你的第ｎ个数已经可以由前(n-1)个数和均值　来唯一确定，实际上没有信息量。所以在计算方差时，只除以(n-1)。 那么更严格的证明呢？请耐心 ...

无偏估计： 估计量的均值等于真实值，即具体每一次估计值可能大于真实值，也可能小于真实值，而不能总是大于或小于真实值（这就产生了系统误差）。 估计量评价的标准： （1） 无偏性 如上述 （2） 有效性 有效性是指估计量与总体参数的离散程度。如果两个估计量都是无偏 ...

在之前的学习中，主要基于充分统计量给出点估计，并且注重于点估计的无偏性与相合性。然而，仅有这两个性质是不足的，无偏性只能保证统计量的均值与待估参数一致，却无法控制统计量可能偏离待估参数的程度；相合性只能在大样本下保证统计量到均值的收敛性，但却对小样本情形束手无策。今天我们将注重于统计量的有效性 ...

无偏估计 所谓总体参数估计量的无偏性指的是，基于不同的样本，使用该估计量可算出多个估计值，但它们的平均值等于被估参数的真值。 在某些场合下，无偏性的要求是有实际意义的。例如，假设在某厂商与某销售商之间存在长期的供货关系，则在对产品出厂质量检验方法的选择上，采用 ...

无偏和有偏 　　本质来讲，无偏/无偏估计是指估算统计量的公式，无偏估计就是可以预见，多次采样计算的统计量（根据估算公式获得）是在真实值左右两边。类似于正态分布的钟型图形。比如对于均值估计： mean = (1/n)Σxi 　　一定有的比μ大，有的比μ小。 　　那么对于有偏估计，就是多次采样 ...