- 最一般的评价标准——均方误差
- 无偏性
- 有效性
- 一致性
1-均方误差(mean squared error, MSE)
2-无偏性
若 , 则称 为 的无偏估计量. 例 证明样本均值 为总体期望 的无偏估计.
3-有效性
定义设是参数的无偏估计量,若对的任意无偏
估计有
则称 是的最小方差无偏估计.
如果存在一致最小方差估计,但是这个方差很难找到或者无法确定,那可以使用Rao-Crammer不等式寻找一致最小方差估计的下界
设 是实数轴上的一个开区间, 是总体的概率函数; 是的任意 一个无偏估计,且
满足正则性:集合 与无关;
与 N 存在,且对一切 ,有
设是参数 的任一无偏估计,称
有效估计: 则为 的有效率
4- 一致性(相合性)
充分性(Sufficiency)
定义 设是来自某个总体的样本,总体分布函数为,统计 量 称为 的充分统计量,如果在给定T的取值后,的条件分布与无关.
例 设 ,
则 是 的充分统计量; 令,
S 不是的充分统计量. 令, 例 设 ,
令则 是 的充分统计量.
一致性
定义设是参数的估计量,若对任意,有
即 则称为的一致估计量.
2的一致估计.
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