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标准差的无偏估计量
一个
无偏估计量
意味着它非常接近总体的参数,是否正确?
答:
【错误】一个
无偏估计量
并不意味着它非常接近总体的参数,它还必须与总体参数的离散程度比较小。对于同一总体参数的两个无偏点估计量,有更小
标准差的
估计量更有效。
回归系数的标准误差是什么?回归方程的
标准差
是什么?
答:
回归系数的标准误差就是它的标准差,统计量的标准差一般叫做标准误差,回归系数的估计其实就是均值估计。回归的标准误应该是模型中随机扰动项(误差项)的标准差的估计值,它的平方实际上就是随机扰动项(误差项)的
方差的无偏估计量
,它实际上又叫做误差均方,等于残差的平方和/(样本容量-待估参数的个...
...那么回归标准误差为什么不是
标准差的无偏估计量
?
答:
方差的
性质:D(δ^)=E(δ^²)-E(δ^)E(δ^)E(δ^)E(δ^)=E(δ^²)-D(δ^)=δ²-D(δ^)E(δ^)=√[δ²-D(δ^)]≠δ
...是总体X的数学期望,σ是总体X的标准差,问总体
方差的无偏估计量
是
答:
简单分析一下即可,详情如图所示
抽样
估计的无偏
性是什么意思?
答:
有效性(Efficiency)是指,对同一总体参数,如果有多个
无偏估计量
,那么
标准差
小的估计量更有效。因为一个
无偏的
估计量并不意味着它就非常接近被估计的参数,它还必须和总体参数的离散程度比较小。一致性(Consistency)是指随着样本量的增大,点
估计的
值越来越接近被估计的总体的参数。因为随着样本量增大...
第五章---简单统计推断:总体参数的
估计
答:
所谓的无偏性就是:虽然每个样本产生的估计量的取值不一定等于参数,但当抽取大量样本时,那些样本产生的估计量的均值会接近真正要估计的假定分布的参数。 严格说来 ,如果估计量的数学期望等于欲估计的总体参数,则该估计量称为该参数
的无偏估计量
。随机样本产生的样本均值、样本
标准差
和Bernoulli试验的成功...
评价
估计量
的
标准
有哪些?并解释它们的含义
答:
一个好的估计量应具备三个标准:无偏性、有效性和一致性。无偏性是指估计量分布的数学期望等于被估计的总体参数。有效性是指对同一总体参数的两个
无偏估计量
,有更小
标准差的
估计量更有效。一致性是指随着样本量的增大,点估计量的值越来越接近于被估总体的参数。估计量用来估计未知总体的参数,它有时...
怎样计算
标准差
?
答:
标准差
是描述数据集合中数据分散程度的统计量,它可以衡量数据点相对于平均值的偏离程度:总体标准差、样本标准差、
无偏
样本标准差、加权标准差。总体标准差(population standard deviation)总体标准差用于计算整个总体的数据分散程度。计算公式为:σ = √( Σ( Xi - μ )² / N ),其中 Xi ...
什么是极差法
答:
极差法就是指使用该组数据中的最大
值
减去最小值。在计算一组数据的离散度时,最简便的方法就是使用这组数据中的最大值减去这组数据的最小值,目的就是为了观测变量的最大观测值与最小观测值之间的区间跨度。
评价
估计量
的
标准
有哪些?并解释它们的含义
答:
一般地说,一个好的估计量应具备三个标准:无偏性、有效性和一致性。无偏性是指估计量分布的数学期望等于被估计的总体参数。有效性是指对同一总体参数的两个
无偏估计量
,有更小
标准差的
估计量更有效。一致性是指随着样本量的增大,点估计量的值越来越接近于被估总体的参数。
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