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方差的无偏估计量

总体期望的无偏估计量是样本均值x ,总体方差的无偏估计是样本方差S^2

样本方差是一个统计量,从本质上讲,它是一个随机变量,取值是具有随机性的,因此不能把它当作某个确定的数字来处理.样本方差是总体方差的无偏估计的含义实质上是说样本方差这个随机变量的数学期望等于总体方差.当样本量比较大的情况下,样本方差的取值通常和总体方差很接近.因此,实际中我们往往把样本方差看做总体方差的近似值.但不能说它们俩就是一样的.

样本方差的无偏估计是方差.你这问法无偏估计就是对其求期望如果求得期望等于方差就是无偏的.

n-1的由来样本方差无偏估计证明推导公式,样本方差与自由度证明S2(x)=1/(n-1)∑[xi-E(x)]2为var2(x)的无偏估计需证明E(S2)=var2(x) ∑[xi-E(x)]2=∑[xi-1/n∑xj]2,∑条件为j=1→n =1/n2∑[(n-1)xi-∑xj]2,∑条件为j=1→n且j≠i =1/n2∑[(n-1)2xi2-2(n

在样本含量足够的情况下,或者样本随机变量的分布成正态分布的条件下,样本方差可以作为总体的方差的无偏估计.

U是平均数吧?这个不是方差的无偏估计量,但是是最大似然估计量以及相合估计量.方差的无偏估计量是将上面的除以n改成除以(n-1)

X1 X2 都是正态分布吗?方差要用,各自的除以4(=2^2) ,然后加起来,就用之前那个公式啊 两个x都是已知,直接计算,不是要两个式子解方程

E(X)(估)=1/6(27+38+30+37+35+31)=33 期望的无偏估计值方差的无偏估计值 S=1/(6-1)(Σ(x^2)-6*33^2)=94/5=18.8

如果ξ~P(λ),那么E(ξ)= D(ξ)= λ 其中P(λ)表示泊松分布 无偏估计量的定义是:设(ξ∧)是ξ的一个估计量,若E(ξ∧)=ξ ,则称ξ∧是ξ的无偏估计量 下面说明题目中的四个估计量都是λ的无偏估计量.首先,因为ξ1、ξ2、ξ3 都是取自参数为λ的泊

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