[机器学习] 无偏估计和有偏估计及公式证明

关于无偏估计

无偏估计:对于总体,样本均值是总体均值的无偏估计,如果k阶原点距期望存在,则样本的k阶原点矩也是无偏估计, 但中心距不是。

有偏方差和无偏方差

有偏估计方差
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无偏估计方差
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当样本数趋于无穷时,有偏估计和无偏估计等价。
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无偏估计方差的公式证明
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关于分母为什么是n-1的通俗的理解
自由度,通俗来讲,就是不受约束的变量的个数。
因为μ已知,x1,…xn,n个变量只需要知道n-1个就能知道最后一个,所以自由度是n-1。

无偏估计 与 方差缩小 (非常详细版) 无偏估计是统计学中点估计的一个核心属性,旨在确保估计量在长期平均意义下不会系统性地偏离真实参数值。数学定义: 令 θ\thetaθ 为总体参数(如均值 μ\muμ、方差 σ2\sigma^2σ2、或回归系数 β\betaβ),θ^\hat{\theta}θ^ 为基于样本的估计量。一个估计量 θ^\hat{\theta}θ^ 是 θ\thetaθ 的无偏估计量,当且仅当 E[θ^]=θE[\hat{\theta}] = \thetaE[θ^]=θ,其中 E[θ^]E[\hat{\theta}]E[θ^] 是 阅读详情

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