一致性和無偏性的區別

1樓:

1.相合性復(一致性)

用估計量估計引數制涉及一個樣本容量

大小問題,如果樣本容量越大估計值越接近真值,那麼這種估計量是相合估計量。

2.無偏性

引數估計量的期望值與引數真值是相等的,這種性質稱為無偏性,具有無偏性的估計量稱為無偏估計量。

3.有效性

估計量的期望方差越大說明用其估計值代表相應真值的有效性越差;否則越好,越有效。不同的估計量具有不同的方差,方差最**明最有效。

統計學上的估計量的無偏性與一致性的區別與聯絡?

2樓:恩靜立

無偏性:樣本組數無限增加。一致性:樣本容量無限增加。

3樓:匿名使用者

因為一個在估計量的一致性上,我們追求的是當樣本接近於無限大時,我們的估計量會越來越接近真實的估計量,或者是說無偏估計量。然而有時無論怎麼接近,這個估計量卻永遠不會是真正的無偏估計量。也就是說這個估計量的偏差只會越來越小但不會等於無偏估計量。

打個比方,一個期望值的估計量 μ=(1/n(x1+x1+...xn))+1/n,當n趨近無限大時,這個估計量會越來越接近真實的期望值,但是他永遠不會等於真實的估計值也就是 (1/n(x1+x1+...xn))。

我們就可以說這個估計量μ符合一致性但是他沒有無偏性。

估計量的相合性和無偏性怎麼理解 50

4樓:匿名使用者

相合估計是指引數的估計量當樣本數n,趨於無窮大的時候,估計量的值趨於專待估引數的屬值。也就是說如果這個估計是相合估計,則當你的樣本量足夠多的時候,估計值是趨於引數的真實值的。

而無偏估計,是指估計量的數學期望就是待估引數,說明無偏估計沒有系統誤差。

相合估計體現的是大樣本的時候估計量的性質,一般我們用的估計都是相合估計。