做百度ssp的网站开发人,网站开发绩效考核,网红营销的作用,做影视网站该怎么发展评估估计量的标准 无偏性：若估计量（ X 1 , X 2 , ⋯ , X n X_1,X_2,\cdots,X_n X1,X2,⋯,Xn）的数学期望等于未知参数θ，即 E ( θ ^ ) = θ E(\hat\theta)=\theta E(θ^)=θ 则称 θ ^ \hat\theta θ^为θ的无偏估计量。 估计量 θ ^ \hat\theta θ^的值不一定就是…评估估计量的标准 无偏性：若估计量（ X 1 , X 2 , ⋯ , X n X_1,X_2,\cdots,X_n X1,X2,⋯,Xn）的数学期望等于未知参数θ，即 E ( θ ^ ) = θ E(\hat\theta)=\theta E(θ^)=θ 则称 θ ^ \hat\theta θ^为θ的无偏估计量。 估计量 θ ^ \hat\theta θ^的值不一定就是θ的真值，因为它是一个随机变量，若 θ ^ \hat\theta θ^是θ的无偏估计，则尽管 的值随样本值的不同而变化，但平均来说它会等于θ的真值。 有效性： 对于未知参数 θ \theta θ，如果有两个无偏估计量 θ ^ 1 \hat\theta_1 θ^1与 θ ^ 2 \hat\theta_2 θ^2，即 E ( θ ^ 1 ) = E ( θ ^ 2 ) = θ E(\hat\theta_1)=E(\hat\theta_2)=\theta E(θ^1)=E(θ^2)=θ，此时取平均偏差 E ( θ ^ − θ ) 2 E(\hat\theta-\theta)^2 E(θ^−θ)2较小的那个，即一个好的估计量尽可能应该有经可能小的方差。 设 θ ^ 1 \hat\theta_1 θ^1与 θ ^ 2 \hat\theta_2 θ^2都是未知参数 θ \theta θ的无偏估计量，若对任意的参数 θ \theta θ，有 D ( θ ^ 1 ) D ( θ ^ 2 ) D(\hat\theta_1)D(\hat\theta_2) D(θ^1)D(θ^2)则称 θ ^ 1 \hat\theta_1 θ^1比 θ ^ 2 \hat\theta_2 θ^2 有效。 一致性： 无偏性、有效性都是在样本容量n在一定的条件下进行讨论，然而( X 1 , X 2 , ⋯ , X n X_1,X_2,\cdots,X_n X1,X2,⋯,Xn)不仅与样本值有关，还与样本容量n有关，n越大时，n对 θ \theta θ的估计应该越精确。如过n依赖收敛于 θ \theta
