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─样本均值X是总体均值EX的无偏估计量.例1设总体X的k阶原点矩E(Xk)=?k(k?1)存在,X1,…,Xn是总体X的样本,证明:样本k阶原点矩是参数?k的无偏估计量.证由于样本X1,…,Xn与总体X同分布,(k?1,i=1,2,…,n)又所以样本k阶原点矩Ak是参数?k(总体k阶原点矩E(Xk))的无偏估计量.特别地,只要总体X的数学期望存在,第27页,共49页,星期六,2024年,5月用B2作为总体方差?2的估计量产生的偏差是很小的.X1,…,Xn是总体X的样本,但当n→?时,总有例2设总体X的方差DX=?2存在,证明:样本方差是?2的无偏估计量.证??2,而样本方差的异型Sn2是总体方差?2的有偏估计量.所以样本方差S2是总体方差?2的无偏估计量;尽管B2不是总体方差?2的无偏估计量,我们称B2是总体方差?2的渐进无偏估计量.不是?2的无偏估计量.这表明样本容量很大时,无偏估计量的函数未必是无偏估计量第28页,共49页,星期六,2024年,5月显然无偏估计又以方差小者为好,的大小来决定二者谁更优.和^^若?1和?2都是参数?的无偏估计量,我们还可以通过比较2.有效性^^即比较D(?1)和D(?2)的大小.这就产生了有效性这一概念.我们知道,一个未知参数往往有不止一个无偏估计.^^D(?1)D(?2),若对任意样本容量的n,总有.真值真值.^蓝色是采用估计量?1,用14组样本得到的14个估计值.^红色是采用估计量?2,用14组样本得到的14个估计值.^^^^定义设?1=?1(X1,…,Xn)和?2=?2(X1,…,Xn),^^则称?1较?2有效.都是未知参数?的无偏估计量,稳定在真值附近,波动较小第29页,共49页,星期六,2024年,5月X1,…,Xn(n2)是总体X的样本,例3设总体X的方差DX=?2存在,问总体均值?的无偏估计量Xi(i=1,2,…,n)与其样本均值哪一个更有效?解─故X作为?的估计量比
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