在 考研数学中,参数估计是概率统计中的一个重要章节,几乎每年都考。参数估计从形式上分为点估计和区间估计,点估计的主要方法包括矩估计法和似然估计法,对于一个参数可以有多个不同的估计量,这样就涉及到一个问题:对于不同的估计量应该如何取舍,或者说如何去评判一个估计量的好坏;评判一个估计量的好坏主要有三个标准:无偏性、有效性和一致性,其中最常用的标准是无偏性,下面我们就来分析总结一下无偏估计的有关问题,供2016考研学子参考。
一、无偏估计量概念




对于一个估计量来说,无偏性应该是一个很自然和最基本的要求,如果一个估计量的均值都不等于待估参数,那么这个估计量的质量就是很值得怀疑的,因此,评估一个估计量的好坏首先要看它是否为无偏估计,在此基础上我们再考虑估计量的稳定性或波动性,也就是估计量的有效性,在无偏的前提下我们自然希望估计量越稳定越好;另外,我们可以从概率的角度来考虑一个估计量的好坏,如果一个估计量在概率意义上逼近于待估参数,则称之为一致估计量。以上分析仅供大家参考,最后,文都网校的蔡老师衷心祝各位考研成功!
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