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✍ dations ◷ 2025-04-03 07:59:43 #估计资讯
在统计学中,估计量是基于观测数据计算一个已知量的估计值的法则:于是估计量(estimator)、被估量(estimand)和估计值(estimate)是有区别的。估计量用来估计未知总体的参数,它有时也被称为估计子;一次估计是指把这个函数应用在一组已知的数据集上,求函数的结果。对于给定的参数,可以有许多不同的估计量。我们通过一些选择标准从它们中选出较好的估计量,但是有时候很难说选择这一个估计量比另外一个好。假设存在一个固定的待估参数
θ
{displaystyle theta }
。那么"估计量"是样本空间映射到样本估计值的一个函数。
θ
{displaystyle theta }
的一个估计量记为
θ
^
{displaystyle {widehat {theta }}}
。易用随机变量的代数来阐述这个理论:如果用X来标记对应观测数据的随机变量,估计量(本身视为随机变量)的符号表示为该随机变量的函数,
θ
^
(
X
)
{displaystyle {widehat {theta }}(X)}
。对特定观测数据集(即对于X=x)而言,其估计值为一固定值
θ
^
(
x
)
{displaystyle {widehat {theta }}(x)}
。通常使用简化标记
θ
^
{displaystyle {widehat {theta }}}
表示随机变量,但这容易造成误解。以下定义和属性是相关的。对于一个给定样本
x
{displaystyle x}
,估计量
θ
^
{displaystyle {widehat {theta }}}
的"误差"定义为其中
θ
{displaystyle theta }
是待估参数。注意误差e不仅取决于估计量(估计公式或过程),还取决于样本。估计量
θ
^
{displaystyle {hat {theta }}}
的均方误差被定义为误差的平方的期望值,即为:它用来显示估计值的集合与被估计单个参数的平均差异。试想下面的类比:假设“参数”是靶子的靶心,“估计量”是向靶子射箭的过程,而每一支箭则是“估计值”(样本)。那么,高均方误差就意味着每一支箭离靶心的平均距离较大,低均方误差则意味着每一支箭离靶心的平均距离较小。箭支可能集聚,也可能不。比如说,即使所有箭支都射中了同一个点,同时却严重偏离了靶子,均方误差相对来说依然很大。然而要注意的是,如果均方误差相对较小,箭支则更有可能集聚(而不是离散)。b
i
a
s
(
θ
^
(
x
)
)
=
E
[
θ
^
(
x
)
]
−
θ
{displaystyle bias({hat {theta }}(x))=E-{theta }}一致估计量序列是一列随着序号(通常是样本容量)无限增大时依概率收敛于被估量的估计量序列。换句话说,增加样本容量增大了估计量接近总体参数的概率。在数学上,一个估计量序列{tn; n ≥ 0}是参数θ的一致估计量当且仅当对于所有ϵ > 0,不管多小,我们都有就如,一个人不断地抛硬币,随着次数的增多,任何一面出现的概率(机率)就会趋于0.5。那么这个0.5就是这个抛硬币事件中任何一面出现概率的一致估计量,或者说一致估计值。
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