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估计量的优良性
评价
估计的优良性
有哪些标准。
答:
无偏性:指
估计量的
期望值(平均数)等于被估计的总体参数。有效性:对于同一总体参数的两个不同的无偏点估计,我们会偏好于采用方差较小的点估计,因为它给出的估计更为可靠。我们称方差较小的那个点估计具有有效性。 一致性:当样本单位数达到充分大的时候,样本统计量也会越来越接近总体参数。
矩
估计的
推断思路如何?有何优劣
答:
但在寻找参数的矩法
估计量
时,对总体原点矩不存在的分布如柯西分布等不能用,另一方面它只涉及总体的一些数字特征,并未用到总体的分布,因此矩法估计量实际上只集中了总体的部分信息,这样它在体现总体分布特征上往往性质较差,只有在样本容量n较大时,才能保障它
的优良性
,因而理论上讲,矩法估计是以...
构造
估计量的
方法
答:
构造算法大致可以分为三类:理论收敛法、启发式最优算法、数据驱动法,但各类之间有时会有交叉。优良性准则有两大类:一类是小样本准则,即在样本大小固定时
的优良性
准则;另一类是大样本准则,即在样本大小趋于无穷时的优良性准则。最重要的小样本优良性准则是无偏性及与此相关的一致最小方差无偏
估计
,...
什么是无偏
估计
答:
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。
估计量的
数学期望等于被估计参数的真实值,则称此估计量为被估计参数的无偏估计,即具有无偏性,是一种用于评价估计量
优良性
的准则。无偏估计的意义是:在多次重复下,它们的平均数接近所估计的参数真值。无偏估计常被应用于测验分数统计中。
什么是统计量,什么是
估计量
?
答:
统计
量的
分布叫抽样分布。它与样本分布不同,后者是指样本x1,x2,…,xn的联合分布。统计量的性质以及使用某一统计量作推断
的优良性
,取决于其分布。所以抽样分布的研究是数理统计中的重要课题。寻找统计量的精确的抽样分布,属于所谓的小样本理论(见大样本统计)的范围,但是只在总体分布为正态时取得...
为什么要进行参数
估计
答:
可以用来估计未知参数的估计量很多,于是产生了怎样选择一个优良
估计量的
问题。首先必须对优良性定出准则,这种准则是不唯一的,可以根据实际问题和理论研究的方便进行选择。优良性准则有两大类:一类是小样本准则,即在样本大小固定时
的优良性
准则;另一类是大样本准则,即在样本大小趋于无穷时的优良性准则...
局部调整模型模型的参数
估计
是什么
答:
可以用来估计未知参数的估计量很多,于是产生了怎样选择一个优良
估计量的
问题。首先必须对优良性定出准则,这种准则是不唯一的,可以根据实际问题和理论研究的方便进行选择。优良性准则有两大类:一类是小样本准则,即在样本大小固定时
的优良性
准则;另一类是大样本准则,即在样本大小趋于无穷时的优良性准则...
点
估计
是指用样本指标估计总体指标
答:
优良性准则有两大类,一类是小样本准则,即在样本大小固定时
的优良性
准则,另一类是大样本准则,即在样本大小趋于无穷时的优良性准则,最重要的小样本优良性准则是无偏性及与此相关的一致最小方差无偏计。大样本优良性准则:若g(θ)的
估计量
抭n(X1、X2…Xn)在n趋于无穷时,在某种收敛意义下收敛...
矩
估计
是什么?极大似然估计是什么?
答:
接着使用样本矩取代(未知的)总体矩,解出感兴趣的参数。从而得到那些参数的估计。矩法
估计量
实际上只集中了总体的部分信息,这样它在体现总体分布特征上往往性质较差,只有在样本容量n较大时,才能保障它
的优良性
,因而理论上讲,矩法估计是以大样本为应用对象的。
o的矩
估计
值是多少呢
答:
平均数=(0+2+2+3+3)/5=2,期望=o/2(用o代替sei te),则o/2=2,所以o=4,o的矩估计值为4。用样本矩作为相应的总体矩估计来求出
估计量的
方法,其思想是:如果总体中有 K个未知参数,可以用前K阶样本矩估计相应的前k阶总体矩,然后利用未知参数与总体矩的函数关系,求出参数的估计量...
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