估计量

✍ dations ◷ 2025-04-03 10:54:20 #统计学,函数

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 θ {\displaystyle \theta } 的一个函数。 θ {\displaystyle \theta } 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)} =)而言,其估计值为一固定值 θ ^ ( x ) {\displaystyle {\widehat {\theta }}(x)} 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 }}} ; ≥ 0}是参数的一致估计量当且仅当对于所有 > 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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