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点估计与优良性
点估计
值的
优良
标准是什么
答:
根据查询百度教育显示,
点估计
的
优良
标准是()。A.无偏性、数量性、一致性;B.无偏性、有效性、数量性;C.有效性、一致性、无偏性;D.及时性、有效性、无偏性;正确答案:C。点估计(pointestimation)是用样本统计量来估计总体参数,因为样本统计量为数轴上某一点值,估计的结果也以一个点的数值表...
点估计
优劣的评价标准有( )。
答:
【答案】:B,C 无偏性是
估计
量
优良性
一个重要标准,只要有可能尽量使用无偏估计量;对于无偏的估计量,方差越小越好,有效性是判断优良性的又一标准。
评价
点估计优良性
的标准为( )。
答:
【答案】:A、B、D
点估计的优良性
评判准则包括无偏性、有效性和相合性。
点估计
的
优良性
原则是什么 ?
答:
1.相合性(一致性)用
估计
量估计参数涉及一个样本容量大小问题,如果样本容量越大估计值越接近真值,那么这种估计量是相合估计量。2.无偏性 参数估计量的期望值与参数真值是相等的,这种性质称为无偏性,具有无偏性的估计量称为无偏估计量。3.有效性 估计量的期望方差越大说明用其估计值代表相应真值的有...
点估计
的
优良
准测
答:
,Xn)是 g(θ)的在这种收敛意义下的相合估计。这是
点估计
最基本的大样本准则。例如依概率收敛意义下的相合性称为弱相合,几乎必然收敛意义下的相合性称为强相合。矩估计一般具有相合性。最大似然估计在一定条件下为强相合的证明始自A.瓦尔德1949年的工作,并在以后为许多学者所发展。线性统计模型中...
点估计
是指用样本指标估计总体指标
答:
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于g(θ),则称抭n(X1,…,Xn)是 g(θ)的在这种收敛意义下的相合估计,这是
点估计
最基本的大样本准则,例如依概率收敛意义下的相合性称为弱相合,几乎必然收敛意义下的相合性称为强相合。
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。
参数估计的
点估计
答:
主要用于线性统计模型中的参数估计问题。④贝叶斯估计法。基于贝叶斯学派(见贝叶斯统计)的观点而提出的估计法。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:...
点估计
的
优良
标准错误的有( )A.有效性 B.准确性 C.无偏性 D.一致性
答:
标准是无偏、有效和相合,我学的是浙大版的教材,怀疑题中的“一致性”就是相合性,答案是B
评估
点估计
的一致性是指
答:
评估点估计的一致性是指,一致估计亦称相合
估计和
相容估计,是一种
优良点估计
。按收敛的意义不同将一致估计分为两种:弱一致估计和强一致估计。那么评估点估计的一致性是指?评估点估计的一致性是指1 什么叫估计量的一致性 指当样本容量趋于无穷大时,样本的数字特征依概率收敛于相应总体的数字特征。
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