数理统计8：点估计的有效性、一致最小方差无偏估计(UMVUE)、零无偏估计法
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 ...
原文：参数估计|无偏性|有效性|一致性|
生物统计学 参数估计 参数估计需要未知参数的估计量和一定置信度 估计方法：用点估计估计一个值 用区间估计估计值的可能区间和是该值的可能性。 对估计值的评价标准： 无偏性是估计量 不一定是样本均值 抽样分布的数学期望等与总体参数的真值。 有效是有时几组数据都是无偏的，但是此时有效数是方差最小的。 一致性是指样本变大，估计越准。 现存方法都是通过这三个评价标准的。 ...
2019-09-24 17:52 0 747 推荐指数：
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