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第三节估计量的评选标准无偏性有效性相合性小结样本均值是否是的一个好的估计量？(2)怎样决定一个估计量是否比另一个估计量“好”？样本方差是否是的一个好的估计量？这就需要讨论以下几个问题:(1)我们希望一个“好的”估计量具有什么特性？(3)如何求得合理的估计量？X~N()估计量的评选标准在介绍估计量的评选标准之前，我们必须强调指出：评价一个估计量的好坏，不能仅仅依据一次试验的结果，而必须由多次试验结果来衡量.这是因为估计量是样本的函数,是随机变量.因此，由不同的观测结果，就会求得不同的参数估计值.因此一个好的估计，应在多次试验中体现出优良性.
常用的几条标准是：1．无偏性2．有效性3．相合性这里我们重点介绍前面两个标准.估计量是随机变量，对于不同的样本值会得到不同的估计值.我们希望估计值在未知参数真值附近摆动，而它的期望值等于未知参数的真值.这就导致无偏性这个标准.一、无偏性则称为的无偏估计
.设是未知参数的估计量，若例如，用样本均值作为总体均值的估计时，虽无法说明一次估计所产生的偏差，但这种偏差随机地在0的周围波动，对同一统计问题大量重复使用不会产生系统偏差.无偏性是对估计量的一个常见而重要的要求.无偏性的实际意义是指没有系统性的偏差.例1设总体X服从参数为的指数分布
,
其概率密度为为未知,X1,X2,…Xn是取自总体的一个样本,试证
和都是参数的无偏估计量
.证所以是参数的无偏估计量
.而具有概率密度故知即也是参数的无偏估计量
.所以无偏估计以方差小者为好,这就引进了有效性这一概念.的大小来决定二者谁更优.和一个参数往往有不止一个无偏估计,若和都是参数
的无偏估计量，我们可以比较由于二、有效性D()≤D()则称较有效.都是参数
的无偏估计量，若对任意，设和且至少对于某个上式中的不等号成立，例2(续例1)试证
当n>1时的无偏估计量较有效.证故有而故有当n>1时,故较有效.三、相合性任意，当时依概率收敛于,则称为的相合估计量.设是参数
的估计量，若对于为的相合估计量对于任意,有由辛钦定理若总体的数学期望有限,则有其中为连续函数.故为的相合估计量.
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