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 ...
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,即无偏统计量的抽样分布的方差。由于本系列为我独自完成的,缺少审阅,如果有任何错误,欢迎在评论区中指出,谢 ...
2021-02-08 14:36 0 1116 推荐指数:
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
我们常常被问到"方差的无偏估计如何计算?和有偏估计的区别是什么?",心想"哎呀,又忘了"。本篇回归问题本质,带你理解这些名词背后解决的实际问题(通过总结回顾,无意中解决了一年以来萦绕脑海的遗留问题,开森~~)。 一、基本概念 解题第一步是理解题意,通过示例首先搞清楚以下几个概念 ...
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 ...
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 ...
注:点估计是参数估计中的一种。点估计常用的方法有两种:矩估计和最大似然估计。之所以要做估计,最本质的问题是我们能获得的信息量(样本的数量)有限,因此只能在有限的信息中,用合理的方法、在可接受的精度或置信度下做近似计算,以便对总体有一个大概的认识,也就是将某种在有限样本中获得的规律,推广到更大的样本 ...