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标准差的无偏估计量
什么是平方误差和均方误差
答:
余下未能拟合部份(ei=yi一y平均)称为残差,其中y平均表示n个观察值的平均值,所有n个残差平方之和称误差平方和。在回归分析中通常用SSE表示,其大小用来表明函数拟合的好坏。将残差平方和除以自由度n-p-1(其中p为自变量个数)可以作为误差
方差
σ2
的无偏估计
,通常用来检验拟合的模型是否显著。
异
方差
性检验实验结论是什么
答:
1.2 实验二 异方差性及其性质1.2.1 实验目的我们已经知道,在经典条件下,线性模型回归参数的OLS估计是具有最小
方差的
线性
无偏估计量
。随机误差项的异方差性,是线性回归模型中常见的不满足经典条件的情形。与满足经典条件的情形相比,当模型中出现异方差性时,模型参数的普通最小二乘(OLS)估计的统计性质将发生什么样的...
回归系数的区间
估计
答:
σ(b^1)=D(b^1)=σ2∑(xt−x¯)2 (2.2.25)若将 b^0 和 b^1 作标准化变换,则有 b^0−b0σ(b^0)∼N(0,1) (2.2.26)b^1−b1σ(b^1)∼N(0,1) (2.2.27)(二)随机误差项
方差的
估计 总体方差 σ2
的无偏估计量
σ^2 为 σ^...
计量
经济学第二讲(一元线性回归模型:回归分析概述,基本假定,参数
估计
...
答:
最小二乘法追求的目标是通过最小化残差平方和,找到最优参数估计。正规方程的运用使得OLS估计具有线性、无偏性和有效性。随机误差项的
方差
可以通过估计得到,而回归
标准差
则衡量了模型拟合的精准度。在满足这些假设的前提下,OLS被尊称为BLUE(最佳线性
无偏估计
)。在大样本情况下,OLS
的估计量
具备渐近无偏...
为什么样本均值的
方差
等于总体方差除以n?
答:
设X为随机变量,X1,X2,...Xi,...,Xn为其n个样本,DX为方差。根据
方差的
性质,有D(X+Y)=DX+DY,以及D(kX)=k^2*DX,其中X和Y相互独立,k为常数。于是D(ΣXi/n)=ΣD(Xi)/(n^2)=DX/n。均值是表示一组数据集中趋势的量数,是指在一组数据中所有数据之和再除以这组数据的个数。
概率怎么做P47
答:
已知这里σ是未知的,故以其
无偏估计量
代替,于是构造如下统计量:,则t服从于自由度(n-2)的t分布为啥是服从自由度(n-2)的t分布啊,这个不就是将
标准化
了吗,应该是服从标准正态分布啊展开 经济学专业 31352浏览 4问答进入专题 共1条回答 youngerishLV.62014-10-23 当
方差
是真值(我们不清楚...
分层抽样的计算公式
答:
Σ(x[i]-x)^2。将上述
无偏估计量
带入公式得到:Var(x)=[(1-f)/n]ΣΣ(x[i]-x[j])^2+[f/(n-1)]Σni/Ni)[(x[i]-xi)^2-s^2i]式中f为样本分层抽样的比例(n/N)。需要注意的是,样本分层越明显,样本所占的比例f越小,分层所造成的
方差
就越小,从而达到更高的估计精度。
统计学问题
答:
这是正态总体均值的假设检验问题,
方差
已知,用Z检验法.原假设H0:μ=7.82,备择假设H1:μ≠7.82.取显著性水平α=0.05,拒绝域|Z|≥Z0.025=1.96 检验统计量Z=√n(X-7.82)/ο z=√25(7.98-82)/0.52=1.54<1.96,接受H0,即认为该方法对推铅球没有显著影响....
样本方差和总体
方差的
区别是什么?
答:
2、准确性 总体方差有有限总体和无限总体,有自己的真实参数,这个均值是实实在在的真值,在计算总体
方差的
时候,除以的是N。样本方差是总体里随机抽出来的部分,用来
估计
总体(总体一般很难知道),由样本可以得到很多种类的统计量。3、分母不同 总体方差的分母却是n。样本方差的分母是n-1。
放射性数据的统计描述
答:
计算。这是因为上式算出的
均方差
才是总体均方差σ
的无偏估计量
。 当n比较大且需要分组时用下式计算: 放射性勘探方法 其中: 放射性勘探方法 式中,把样本值xi(i=1,2,…,n)分成N组;xj为第j组组中值; 为第j组的频数,fj为相应的频率。 为了计算方便,均方差写成 放射性勘探方法 其中: 放射性勘探方法 均...
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