理解无偏估计（unbiased estimation）

最新推荐文章于 2025-03-18 00:10:54 发布
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本文探讨了评估估计量质量的三个关键方面：无偏性、有效性和一致性。无偏估计确保估计值平均而言等于真实参数值；有效性关注估计量方差的大小；一致性则保证随着样本量增加，估计量趋近于真实参数。了解这些概念对于统计推断至关重要。
aizhao3648
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Unbiased Estimation 无偏估计与分母N-1
littlehaes的博客
02-23 1676
何谓无偏估计 个人理解是,用某种方式对采样后的样本进行统计,比如求方差,这个方差会随着样本的不同而有浮动,或者说通过样本得到的方差是个随机变量,多次采样后可以对样本的方差求期望,如果方差的期望值中不含变量则说明计算样本方差的公式是合理的,换句话说：用这种公式进行估计没有系统上的偏差，产生误差的原因只有一个：随机因素（跟你每次采样的运气有关） 样本均值 样本均值计算公式 有n个样本,...
统计学——卡方检验和卡方分布
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snowdroptulip的博客
12-11 22万+
什么是卡方检验 卡方检验是一种用途很广的计数资料的假设检验方法。它属于非参数检验的范畴，主要是比较两个及两个以上样本率( 构成比）以及两个分类变量的关联性分析。其根本思想就是在于比较理论频数和实际频数的吻合程度或拟合优度问题。 它在分类资料统计推断中的应用，包括：两个率或两个构成比比较的卡方检验；多个率或多个构成比比较的卡方检验以及分类资料的相关分析等。 例子1：四格卡方检验 ...
无偏估计
feng__shuai的博客
12-12 940
比如我要对某个学校一个年级的上千个学生估计他们的平均水平（真实值，上帝才知道的数字），那么我决定抽样来计算。 我抽出一个10个人的样本，可以计算出一个均值。那么如果我下次重新抽样，抽到的10个人可能就不一样了，那么这个从样本里面计算出来的均值可能就变了，对不对？ 因为这个均值是随着我抽样变化的，而我抽出哪10个人来计算这个数字是随机的，那么这个均值也是随机的。但是这个均值也会服从一个规律（一个分布...
最小方差无偏估计 Minimum Variance Unbiased Estimation
07-04
Minimum Variance Unbiased Estimation 最小方差无偏估计程序（MVU）
如何理解无偏估计？无偏估计有什么用？什么是无偏估计？
@司南牧|知乎|博客|易懂教程|李韬
05-06 3万+
如何理解无偏估计 无偏估计：就是我认为所有样本出现的概率一样。假如有N个样本我们认为所有样本出现概率都是1/N。然后根据这个来计算数学期望。此时的数学期望就是我们平常讲的平均值。 数学期望本质就是平均值 无偏估计为何叫做“无偏”？它要“估计”什么？ 回答第二个问题，它要估计的是整体的数学期望（平均值）。 那为何叫做无偏？有偏是什么？ 假设这个是一些样本的集合X=x1,x2,..,xi,xN...
如何理解无偏估计？无偏估计有什么用？
风口IT猪的成长录
07-27 6899
如何理解无偏估计？无偏估计有什么用？1. 如何理解无偏估计2. 无偏估计为何叫做“无偏”？它要“估计”什么？3. 为何要用无偏估计？ 1. 如何理解无偏估计 无偏估计：就是认为所有样本出现的概率⼀样。 假如有N种样本我们认为所有样本出现概率都是1/N。然后根据这个来计算数学期望。此时的数学期望就是我们平常讲的平均值。 数学期望本质就是平均值 2. 无偏估计为何叫做“无偏”？它要“估计”什么？ 首先回答第⼀个问题：它要“估计”什么？ 它要估计的是整体的数学期望（平均值）。 第二个问题：那为何叫做无偏？
最小方差无偏估计
07-04
在统计学中，**最小方差无偏估计**(Minimum Variance Unbiased Estimation, MVUE)是一个重要的概念，用于评估估计量的有效性和可靠性。在很多实际应用场景中，我们需要通过样本数据来估计未知参数的真实值。为了确保...
最小方差无偏估计的核心算法与应用
最小方差无偏估计（Minimum Variance Unbiased Estimation，MVU）是统计学中的一个核心概念，它是指在所有无偏估计量中，具有最小方差的估计量。在这个框架下，我们希望对未知参数进行估计，同时满足两个重要的统计...
几乎无偏估计在均方误差下的优势——椭球比较
几乎无偏估计（Approximately Unbiased Estimation, AUE）是近年来提出的一种改进策略，旨在提供比最小二乘估计更稳定和有效的参数估计。这类估计在保留部分有偏性的基础上，尽可能减小偏差，从而在某些意义上接近无...
Unbiased Estimator，超全解释
m0_72410588的博客
06-15 2620
假设要对一个未知参数θ\thetaθ进行估计，使用的估计量为θθ。EθθEθθ则称θθ是θ\thetaθ的一个无偏估计。这里EθEθ表示θθ的数学期望。无偏估计是统计学和概率论中的重要概念之一。选用无偏估计能够保证估计结果更为准确和可靠。常用的构造无偏估计的方法包括样本均值、样本方差和无偏样本比例估计等。但需要注意的是，无偏估计不一定是最优的估计方法。在实际应用中，还需要考虑估计量的方差、偏差和均方误差等指标，综合评估估计方法的性能和优劣，并选择最优估计方法。
理解无偏估计不止一个
weixin_30698527的博客
06-10 683
转载于:https://www.cnblogs.com/china520/p/10999763.html
统计学---之无偏估计
zxyhhjs2017的博客
01-24 5035
转载：百度百科 无偏估计 编辑 本词条由“科普中国”百科科学词条编写与应用工作项目审核。 无偏估计是用样本统计量来估计总体参数时的一种无偏推断。估计量的数学期望等于被估计参数的真实值，则称此此估计量为被估计参数的无偏估计，即具有无偏性，是一种用于评价估计量优良性的准则。无偏估计的意义是：在多次重复下，它们的平均数接近所估计的参数真值。无偏估计常被应用于测验分数统计中。
如何理解无偏估计量？
马同学
09-15 5万+
现实中常常有这样的问题，比如，想知道全体女性的身高均值 ，但是没有办法把每个女性都进行测量，只有抽样一些女性来估计全体女性的身高： 那么根据抽样数据怎么进行推断？什么样的推断方法可以称为“好”？ 1 无偏性 比如说我们采样到的女性身高分别为： 那么： 是对 不错的一个估计，为什么？因为它是无偏估计。 首先，真正的全体女性的身高均值 ，我们是不知道，只有上帝才知道，在图中就画...
无偏估计量并一定关于某个值左右对称的例子
皮皮君的博客
05-20 764
无偏估计量很多时候趋向于具有对称的PDF，它的中心在真值附近，比如这个估计量的PDF是按照高斯分布的，那肯定是关于均值左右对称的。但是，无偏估计量并不一定按照某个值左右对称。下面举个例子： ------------------------------------------------------------------------------ 两个样本{x[0],x[1]}是独立的，且服从N...
无偏估计_百度百科
我终于懂了（没懂）博客
08-29 2328
https://baike.baidu.com/item/%E6%97%A0%E5%81%8F%E4%BC%B0%E8%AE%A1/3370664?fr=kg_general
什么是无偏估计？
hello！
09-08 2125
设θ\thetaθ是要估计的参数，θθ是θ\thetaθ的一个估计量。EθθEθθ其中EθEθ表示估计量θθ的期望值，那么θθ就是θ\thetaθ的一个无偏估计。无偏估计是指估计量的期望值等于被估计参数的真实值。在统计学中是一个重要的概念，确保了估计量的平均表现接近真实值。
无偏估计器（Unbiased Estimator）详解
最新发布
DuHz的博客
03-18 1365
令 θ\thetaθ 为总体（或分布）的未知参数，θ^=θ^(X1,X2,…,Xn)\hat{\theta} = \hat{\theta}(X_1, X_2, \dots, X_n)θ^=θ^(X1​,X2​,…,Xn​) 为基于样本 X1,X2,…,XnX_1, X_2, \dots, X_nX1​,X2​,…,Xn​ 的一个估计量（随机变量）。 无偏估计量要求满足 E[θ^]=θ. \mathbb{E}[\hat{\theta}] = \theta. E[θ^]=θ.更严格地说，在测度论的框架下，如果
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下面介绍几种常见的概率分布。 离散概率分布 关于期望和方差的计算，说明如下： 首先假设有一个伯努利试验。试验有两个可能的结果：1和0，前者发生的概率为p，后者的概率为1 − p。该试验的期望值等于μ = 1 · p + 0 · (1−p) = p。试验的方差也可以类似地计算：σ2 = (1−p)2·p + (0−p)2·(1−p) = p(1 − p)。一般的二项分布是n次独立的
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