小方差无偏估计和有效估计.pptVIP

*一、均方误差的准则二、一致最小方差无偏估计一、均方误差准则*计优劣的一个自然准则可定义如下：称上式为均方误差，(MeanSquaredError)简记为MSE。确定，即其中偏差（bias）。MLE的均方误差。*例解：壹贰从均方误差可知，我们自然希望估计的MSE越小越好。对所有的成立，估计。因为倘若这样的估计存在，不存在。平凡估计(TrivialEstimate)01由此可见，均方误差一致达到最小的02最优估计并不存在，那么应如何评判和寻找03优良的估计呢？方法之一是对估计提出一些04合理性的要求，将那些诸如不合理的平凡估05计排除在外，然后在满足合理性要求的估计06类中寻找优良的估计。无偏性便是一种常用07的合理性要求。由定义2.2可知无偏估计的均方误差就是它在均方误差准则下，既然最好的估计不存的无偏估计（一致最小方差无偏估计）是否那么现在的问题是对无偏估计类而在，若存在，它是否是唯一的？言，同样在均方误差（方差）准则下，最好存在？如何求？这些就是我们下面需要讨论的主题。目的是:寻找一个最有效的估计量.01定义02记为：MVUE.2.3最小方差无偏估计*一、最小方差无偏估计*由定义2.4知，最小方差无偏估计（MVUE）是在无偏估计类中，使均方误差达到最小的估计量，即在均方误差最小意义下的最优估计。它是在应用中，人们希望寻求的一种估计量。定理2.7给出了最小方差无偏估计的一种判别方法，但由上例可见，该判别法使用并不方便，而且还只是一个充分条件。为了寻求更好的方法，需要借助充分统计量甚至充分完备统计量的概念。*