衡量统计量衡量管理好坏的标准最重要的三个标准

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-01-05 06:35 标签： 衡量工作好坏的标准
1,参数估计的两种方法是2,常用的参数点估计有哪两种3,比较估计量好坏的两个重要标准是4,假设检验中的显著水平α为 的发生的概率
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1,矩估计和最大似然估计2,抽样估计有点估计和区间估计3,在实际工作中,总体参数往往是未知的,需要使用样本统计量来估计总体参数.衡量估计量优劣的标准一般有以下三个：(1)、无偏性：无偏性不是要求估计量与总体参数不得有偏差,因为这是不可能的,既然是抽样,必然存在抽样误差,不可能与总体完全相同.无偏性指的是如果对这同一个总体反复多次抽样,则要求各个样本所得出的估计量（统计量）的平均值等于总体参数.符合这种要求的估计量被称为无偏估计量.(2)、有效性：估计量与总体之间必然存在着一定的误差,衡量这个误差大小的一个指标就是方差,方差越小,估计量对总体的估计也就越准确,这个估计量也就越有效.(3)、一致性：一致性指的是当样本量逐渐增加时,样本的估计量（统计量）能够逐渐逼近总体参数.4,犯第一类错误
假设检验中的显著水平α为
的发生的概率
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扫描下载二维码统计量的标准误差也称为标准误，是指样本统计量分布的标准差。可用于衡量样本统计量的离散程度。在参数估计中，它是用于衡量样本统计量与总体参数之间差距的一个重要尺度。样本均值的标准误计算公式为：
当总体标准差 未知时，可用样本标准差s代替计算，这时计算的标准误差称为估计标准误差。
相应地，样本比例的标准误计算公式为同样，当总体比例的方差未知时，可用样本比例的方差p(1-p)代替。
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() All Rights Reserved统计师复习指导： 参数估计2
&　　三。统计量的标准误差　　统计量的标准误差也称为标准误，是指样本统计量分布的标准差。可用于衡量样本统计量的离散程度。在参数估计中，它是用于衡量样本统计量与总体参数之间差距的一个重要尺度。　　样本均值的标准误差计算公式为：　　当总体标准差 未知时，可用样本标准差s代替计算，这时计算的标准误差称为估计标准误差。　　相应地，样本比例的标准误计算公式为　　同样，当总体比例的方差 π(1-π)未知时，可用样本比例的方差p(1-p)代替。　　第二节 参数估计　　参数估计是用样本统计量去估计总体的参数。　　用样本统计量来估计总体参数有两种方法：点估计和区间估计　　一.点估计与区间估计　　点估计，是用样本统计量的实现值来近似相应的总体参数。　　区间估计，是根据估计可靠程度的要求，利用随机抽取的样本的统计量确定能够覆盖总体参数的可能区间的一种估计方法。　　区间估计是包括样本统计量在内(有时是以统计量为中心)的一个区间，该区间通常是由样本统计量加减估计标准误差得到的。与点估计不同，进行区间估计时，根据样本统计量的抽样分布，可以对统计量与总体参数的接近程度给出一个概率度量。　　标准正态分布为N(0，1)分布，将概率分布标准化的公式为：　　将z所对应的概率称为置信度或置信水平，将　　表示的范围称为置信区间。　　以68.73%的置信水平推断总体参数推断总体参数　　的置信区间为(z=1)　　以95.45%的置信水平推断总体参数推断总体参数　　的置信区间为(z=2)　　以99.73%的置信水平推断总体参数推断总体参数　　的置信区间为(z=3)　　二.评价估计量的标准　　用于估计总体参数的估计量可以有很多，如何选择估计效果最好的那种估计量，评价估计量的好坏的标准具体有：　　1.无偏性，是指估计量抽样分布的期望值等于被估计的总体参数。　　2.有效性，是指估计量的方差尽可能小。　　有效性是指估计量的方差尽可能小。对同一个总体参数的两个无偏估计量，有更小方差的估计量更有效。　　3.一致性，是指随着样本量的增大，点估计量的值越来越接近被估计总体的参数。　　即大样本给出的估计量要比一个小样本给出的估计量更接近总体的参数。从这个意义上说，样本均值是总体均值的一个一致估计量。
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