简述评价估计量好坏的标准。

长孙伯桃

今天养殖艺技术网的小编给各位分享点估计有什么标准的养殖知识，其中也会对简述评价估计量好坏的标准。(简述评价估计量好坏的标准(需展开说明))进行专业解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在我们开始吧！

简述评价估计量好坏的标准。

相合估计（或一致估计）是简述评价估计量好坏的标准。
相合估计（或一致估计）是在大样本下评价估计量的标准，在样本量不是很多时，人们更加倾向于基于小样本的评价标准，此时，对无偏估计使用方差，对有偏估计使用均方误差。
一般地，在样本量一定时，评价一个点估计的好坏标准使用的指标总是点估计与参数真值
θ
的距离的函数，最常用的函数是距离的平方，由于估计量具有随机性，可以对该函数求期望。
均方误差是反映估计量与被估计量之间差异程度的一种度量。设t是根据子样确定的总体参数θ的一个估计量，(θ-t)2的数学期望，称为估计量t的均方误差。它等于σ2+b2，其中σ2与b分别是t的方差与偏倚。
扩展资料
当样本容量n充分大时，估计量可以以任意的精确程度逼近被估计参数的真值。按收敛意义不同，可以区分不同的相合性，常见的有：弱相合估计、强相合估计、r阶相合估计，这三种相合性之间的关系与三种收敛性的关系是完全一致的。相合性是一个估计量所应具备的最基本的性质。
一个估计量它依赖于样本n，为表明这种依赖性。随着样本量的变化，可得到一列估计量，一个自然的希望是，当样本容量无线增加时，估计量能够依某种意义接近于被估计量的真值。
显然，这是对估计量的起码要求。相合性就是这样的一个要求。
参考资料来源：百度百科-均方误差

样本标准差的点估计值指的是什么？

样本统计量的概念很宽泛（譬如样本均值、样本中位数、样本方差等等），但是，不是所有的样本统计量和总体分布的关系都能被确认，只是常见的一些统计量和总体分布之间的关系已经被证明了。例如：样本均值的分布，根据中心极限定理，不管总体分布是什么（不管是正态还是非正态，已知或未知），都会近似的服从正态分布（条件是样本容量足够大），而且均值相等，样本标准差是总体标准差的根号n倍关系。点估计（pointestimation）是用样本统计量来估计总体参数，因为样本统计量为数轴上某一点值，估计的结果也以一个点的数值表示，所以称为点估计。点估计和区间估计属于总体参数估计问题。何为总体参数统计，当在研究中从样本获得一组数据后，如何通过这组信息，对总体特征进行估计，也就是如何从局部结果推论总体的情况，称为总体参数估计。

什么是点估计和区间估计？两者的主要区别是什么？

1、含义

简述评价估计量好坏的标准。

点估计（point estimation）是用样本统计量来估计总体参数，因为样本统计量为数轴上某一点值，估计的结果也以一个点的数值表示，所以称为点估计。

区间估计（interval estimate）是在点估计的基础上，给出总体参数估计的一个区间范围，该区间通常由样本统计量加减估计误差得到。

2、两者主要区别

（1）值不同

点估计的精确程度用置信区间表示。由样本数据估计总体分布所含未知参数的真值，所得到的值，称为估计值。

区间估计，是参数估计的一种形式。通过从总体中抽取的样本，根据一定的正确度与精确度的要求，构造出适当的区间，以作为总体的分布参数(或参数的函数)的真值所在范围的估计。

（2）是否考虑抽样误差

点估计是在抽样推断中不考虑抽样误差，直接以抽样指标代替全体指标的一种推断方法。因为个别样本的抽样指标不等于全体指标，所以，用抽样指标直接代替全体指标，不可避免的会有误差。

区间估计是抽样推断中根据抽样指标和抽样误差去估计全体指标的可能范围的一种推断方法。在从抽样指标推断全体指标时，用一定概率保证误差不超出某一给定范围。

（3）常用方法不同

点估计的常用方法有矩估计法、顺序统计量法、最大似然法、最小二乘法等。

区间估计求置信区间的方法，最常用的求置信区间及置信上、下限的方法有利用已知的抽样分布（见统计量）、利用区间估计与假设检验的联系、利用大样本理论（见大样本统计）、

扩展资料

参考资料来源：

百度百科-定估计与区间估计

百度百科-点估计

百度百科-区间估计

《统计学原理》有一道题是点估计和区间估计有什么区别和联系？请问该怎么答啊

区别：（1）点估计也称定值估计，它是以抽样得到的样本指标作为总体指标的估计量，并以样本指标的实际值直接作为总体未知参数的估计值的一种推断方法。（2）区间估计也是参数估计的一种形式。通过从总体中抽取的样本，根据一定的正确度与精确度的要求，构造出适当的区间，以作为总体的分布参数(或参数的函数)的真值所在范围的估计。前者得出的是一个具体的值，后者是一个区间。
联系：都是统计学中常用的参数估计方法。