判断来自总体样本里面的数据，前面系数的和是否为一，若是和为一，那就是无偏估计量。如果接下来再问哪一个更加有效无偏估计是参数的样本估计量的期望值等于参数的真实值。估计量的数学期望等于被估计参数，则称此为无偏估计。设A'=g(X1,X2,,Xn)是未知参数A的一个点估计量，若A'满足E(A')
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判断无偏性的话，E(矩估计)=参数，比如参数是c,那么E(c^)=c时我们就说c^是c的无偏估计.至于x的平均，是指样本x1、x2、……xn的平均值，由于选取的样本不同，x平均也会不同，所以是
无偏估计：估计量的均值等于真实值，即具体每一次估计值可能大于真实值，也可能小于真实值，而不能总是大于或小于真实值(这就产生了系统误差)。估计量评价的标准：(1)无偏性如上述(2)判断一个估计量“好坏”，至少可以从以下三个方面来考虑：无偏有效一致实际操作中，要找到满足三个
1 判断A是否是B的无偏估计量，就是求E（A）是不是等于B，若E（A）B,则称A是B的无偏估计量，如果E（A）不等于B，则A不是B的无偏估计量。参数的估计量不是参数本身，它由不同的方法判断A是否是B的无偏估计量，就是求E（A）是不是等于B.查看原帖>>
