1樓：幻想家愛休閒
區別如下：
如果隨著樣本量肆昌蘆的增加，估計量（由估計量產生）「收斂」到要估計的引數的真實值，則估計量是一致的。更精確一點-一致性意味著，隨著樣本數量的增加，估計量的樣本分佈越來越集中在真實引數值上。
如果估算器平均達到真實引數值，則它是無偏的。即，估計器的取樣分佈的平均值等於真實引數值。
兩者不相等：無偏性是關於估計量抽樣分佈的期望值的陳述。一致性是關於隨著樣本數量的增加「估計器的抽樣分佈走向何處」的陳述。
估計量的一致性意味著迅猜，隨著樣本量的增加，估計量越來越接近引數的真實值。無偏度是有限的樣本屬性，不受樣本大小增加的影裂帶響。如果估計的期望值等於真實引數值，則該估計是無偏的。
這對於所有樣本大小都是正確的，並且是精確的，而一致性是漸近的，並且僅近似相等且不精確。
說乙個估計量是無偏的，這意味著如果您抽取了許多大小的樣本並每次都計算出估計值，那麼所有這些估計值的平均值將接近真實引數值，並且隨著次數的增加而越來越接近。樣本均值是一致且無偏的。標準偏差的樣本估計值有偏差但一致。
2樓：黑6麒9麟
1、無偏性：樣本統計量的數學期望等於被估計的總體引數的值 。總體引數的實際值與其估計值相等時，估計量具有無偏性；
2、有效性：對同一總體引數的兩個無偏點估計量，有更小標準差的估計量更有效困寬；
3、一致性：隨著樣本容量的增大，估計量的值越來越接近被估計的總體引數 。有效性汪攜亮是估計量與總體引數的離散程度，如果兩個估計量都是無偏的，那麼離散程度較小的估計量相對來說是有效的，離散程度用方差來衡量。
樣本隱扒相同、用不同的方法估計引數，可以找到若干個不同的估計式，其中抽樣分佈具有最小方差的。估計式（最小方差準則）,為最佳估計。
既是無偏的同時又具有最小方差的估計式，為最佳無偏估計式。當樣本容量較小時，有時很難找到最佳無偏估計，需要考慮擴大樣本。
無偏性的概念是什麼？
3樓：小魚愛旅遊世界
在實際工作中，總體引數往往是未知的，需要使用樣本統計量來估計總體引數。衡量估計量優劣的標準一般有以下三個：
1、無偏性：無偏性不是要求估計量與總體引數不得有偏差，因為這是不可能的，既然是抽樣，必然存在抽樣誤差，廳早不可能與總體完全相同。
2、有效性：估計量與碧晌總體之間必然存在著一定的誤差。
3、一致性：一致性指的是當樣本量逐漸增加時，樣本的估計量（統計量）悔伏鋒能夠逐漸逼近總體引數。
無偏估計：
數學期望恰好等於被估計未知引數真值的估計量稱為無偏估計量。無偏估計是用樣本統計量來估計總體引數時的一種無偏推斷。估計量的數學期望等於被估計引數的真實值。
則稱此此估計量為被估計引數的無偏估計，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引數真值。
無偏估計常被應用於測驗分數統計中。
以上內容參考：百科-條件無偏估計。
如何理解無偏性，一致性，漸近有效性？
4樓：教育小百科達人
總體引數的實際值與其估計值相等時，估計量具有無偏性。
樣本相同、用不同的方法估計引數，可以找到若干個不同的估計式，其中抽樣分佈具有最小方差的估計式（最小方差準則），稱為最佳性準則。 既是無偏的同時又具有最小方差的估計式，稱為最佳無偏估計式。
當樣本容量較小時，有時很難找到最佳無偏估計，需要考慮樣本擴大後的性質：
一致性：當樣本容量 n 趨於無窮大時，如果估計式依概率收斂於總體引數的真實值，就稱這個估計式是真實值的一致估計式。漸近有效性：
當樣本容量 n 趨於無窮大時，在所有的一致估計式中，具有最小的漸近方差。
完成策劃的活動和達到策劃結果的程度。市場調查中，有效性指試圖要測量的事物實際上是真正要測量的。 其中 實驗的有效性指實際的測量正是我們試圖要測量的東西。
測量的有效性指的是測量儀器不受系統誤差和隨機誤差的約束程度。
什麼是無偏性？
5樓：小陽同學
對於待估引數，不同的樣本值就會得到不同的估計值。這樣，要確定乙個估計量的好壞，就不能僅僅依據某次抽樣的結果來衡量，而必須由大量抽樣的結果來衡量。
對此，乙個自然而基本的衡量標準是要求估計量無系統偏差。也就是說，儘管在一次抽樣中得到的估計值不一定恰好等於待估引數的真值，但在大量重複抽樣時，所得到的估計值平均起來應與待估引數的真值相同，換句話說，希指脊望估計量的均值（數學期望）應等於未知引數的真值，這就是所謂無偏性（unbiasedness）的要求。數學期望等於被估計的量的統計估計量稱為無偏估計量。
無偏性的意義
6樓：少女幻葬乍
無偏性（unbiasedness）是指單憑某一次抽樣的樣本是不具有說服力的，必須要通過很多次抽樣的樣本來衡量。因此，我們容易能想到的就是，經過多次抽樣後，將所有的點估計值平均起來，也就是取期望值，這個期望值應該和總體引數一樣。這就是所謂的無偏性（unbiasedness）。
有效性（efficiency）是指，對同一總體引數，如果有多個無偏估計量，那麼標準差小的估計量更有效。因為乙個無偏的估計量並不意味著它就非常接近被估計的引數，它還必須和總體引數的離散程度比較小。
一致性（consistency）是指隨著樣本量的增大，點估計的值越來越接近被估計的總體的引數。因為隨著樣本量增大，樣本無限接近總體，那麼，點估計的值也就隨之無限接近總體引數的值。
一致性和無偏性的區別
1.相合性復 一致性 用估計量估計引數制涉及一個樣本容量 大小問題,如果樣本容量越大估計值越接近真值,那麼這種估計量是相合估計量。2.無偏性 引數估計量的期望值與引數真值是相等的,這種性質稱為無偏性,具有無偏性的估計量稱為無偏估計量。3.有效性 估計量的期望方差越大說明用其估計值代表相應真值的有效性...
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