最佳無偏估計量是2016年公布的化學名詞。
基本介紹
- 中文名:最佳無偏估計量
- 外文名: best unbiased estimator
- 所屬學科:化學
- 公布年度: 2016年
最佳無偏估計量是2016年公布的化學名詞。
是σ²的漸進無偏估計量。 證明 因為 ,而故所以 是σ²的有偏估計。 若在 的兩邊同乘 ,即 ,而 。 可見樣本方差S²可以作為方差σ²的估計,而且是無偏估計。因此常用S²作為方差σ²的估計量。從無偏估計量的角度考慮,...
最佳無偏估計量 最佳無偏估計量是2016年公布的化學名詞。 定義 具有無偏性、有效性、一致性和充分性的估計量。 出處 《化學名詞》。
估計量的數學期望等於被估計參數的真實值,則稱此估計量為被估計參數的無偏估計,即具有無偏性,是一種用於評價估計量優良性的準則。無偏估計的意義是:在多次重複下,它們的平均數接近所估計的參數真值。無偏估計常被套用於測驗分數統計...
無偏估計值,樣本估計量的期望值等於真實值 。unbiased estimator 在有限次測量時,由樣本值求得的估計值在待估參數的真值附近擺動,且其期望值就是待估參數的真值。如算術平均值X是μ的無偏估計值,樣本方差S2是σ2的無偏估計值。但...
無偏估計的意義是:在多次重複下,它們的平均數接近所估計的參數真值。無偏估計常被套用於測驗分數統計中。有偏估計(biased estimate)是指由樣本值求得的估計值與待估參數的真值之間有系統誤差,其期望值不是待估參數的真值。在統計學...
估計量的無縮性和最小方差性,是優良估計量的兩個可要標誌。因此,稱最小方差無偏估計為最優估計。然而,由於樣本的隨機性,任何估計量的方差也不能任意地小。事實上,當樣本容最固定時,一切無偏估計量的方差都有一個公共的下界,...
3.3.2 線性最小二乘估計 3.4 最佳線性無偏估計 3.4.1 最佳線性無偏估計量的定義 3.4.2 最佳線性無偏估計量求解 3.4.3 多維參數情況下的最佳線性無偏估計量 3.5 貝葉斯原理與貝葉斯估計 3.5.1 貝葉斯原理 3.5.2 貝葉斯...
不過除以n−1 會得到一個無偏估計量。相反,MSE可以通過除以另一個數來最小化(取決於分布),但這會得到一個有偏估計量。這個數總會比n−1 大,所以這就叫做收縮估計量,因為它把無偏估計量向零“收縮”;對於常態分配,最佳...
不需要存在有效的估計量,但如果確實如此,並且如果它是無偏的,那么它就是MVUE。 由於估計量δ的均方誤差(MSE)是 MVUE使無偏估計中的MSE最小化。 在某些情況下,偏差估計量的MSE較低,因為它們的方差小於任何無偏估計量。例子 考慮...
漸近無偏估計量(asymptotic unbiased estimator)是指當樣本容量n 無限增大時,近似無偏的估計量。定義 漸近無偏估計量是隨著樣本容量n增加趨於無偏的參數估計量。設總體X的分布函式為 是未知參數θ的一個估計量,若 則稱 是θ的漸近...
在平均意義下,無偏性表示沒有系統誤差。(2)有效性 有效性是指估計量與總體參數的離散程度。如果兩個估計量都是無偏的,那么離散程度較小的估計量相對而言是較為有效的。離散程度是用方差度量的,因此在無偏估計量中,方差愈小愈有效...
第6章 最佳線性無偏估計量 6.1 引言 6.2 小結 6.3 BLUE的定義 6.4 求BLUE 6.5 擴展到矢量參數 6.6 信號處理的例子 參考文獻 習題 附錄6A 標量BLUE的推導 附錄6B 矢量BLUE的推導 [1]
第7章點估計283 7.1引言283 7.2求估計量的方法284 7.2.1矩法284 7.2.2極大似然估計量287 7.2.3Bayes估計量 (Bayes Estimators)295 7.2.4EM算法297 7.3估計量的評價方法300 7.3.1均方誤差301 7.3.2最佳無偏估計量...
在統計學中,高斯-馬爾可夫定理是指在誤差零均值,同方差,且互不相關的線性回歸模型中,回歸係數的最佳線性無偏估計就是最小方差估計。一般而言,任何回歸係數的線性組合之BLUE(Best Linear Unbiased Estimators)就是它的最小方差估計。...
其方差最小,即最佳。最小方差性又稱有效性。這一性質就是著名的高斯一馬爾可夫( Gauss-Markov)定理。這個定理闡明了普通最小二乘估計量與用其它方法求得的任何線性無偏估計量相比,它是最佳的。
混合模型方程組 混合模型方程組是2020年公布的畜牧學名詞。定義 以線性混合模型為基礎建立的線性方程組。對這種方程組求解,可得到固定效應的最佳線性無偏估計值(BLUE)和隨機效應的最佳線性無偏預測值(BLUP)。出處 《畜牧學名詞》。
5.5 利用充分統計量求MVU估計量 5.6 擴展到矢量參數 參考文獻 習題 附錄5A Neyman?Fisher因子分解定理(標量參數)的證明 附錄5B Rao?Blackwell?Lehmann?Scheffe定理(標量參數)的證明 第6章 最佳線性無偏估計量 6.1 引言 6.2 ...