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有效估计值前提

有效估计值前提

由于有效估计的基础上的一种估计方法,所以在介绍有效估计之前,最小方差无偏估计的概念知识需要向大家提前介绍。

无偏估计是用样本统计量来估计总体参数时的一种无偏推断。估计量的数学期望等于被估计参数的真实值,则称此此估计量为被估计参数的无偏估计,即具有无偏性,是一种用于评价估计量优良性的准则。无偏估计的意义是:在多次重复下,它们的平均数接近所估计的参数真值。无偏估计常被应用于测验分数统计中 。

而具有最小方差的无偏估计的判别方法如下:

的一个无偏估计,
若对任何满足条件:
的统计量
,有

则无偏估计

的最小方差无偏估计。

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有效估计值造价信息

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绝对编码器

  • BVS58N-011AVR0NN-0013
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有效值电压表

  • PA194U-2X4R,三相
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  • 2022-12-07
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UPS输入输出(暂

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  • 2022-12-07
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  • 2022-12-07
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有效值电压表

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  • 2022-12-07
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PH/T

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  • 建筑工程
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PH/T

  • 0-14PH/0-1000C (变送器、传感器、支架安装)
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PH/T

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PH/T

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  • 建筑工程
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有效值数字万用表

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交流真有效值电压表

  • DA30A
  • 2900个
  • 1
  • 中档
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  • 2015-06-08
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有效值测量电量仪

  • DW8-AV600/AA5
  • 7392台
  • 4
  • 中档
  • 含税费 | 含运费
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有效值测量电量仪

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  • 4047个
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  • 中档
  • 不含税费 | 含运费
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有效值测量电量仪

  • DW9-AV600/AA5
  • 5417台
  • 4
  • 中档
  • 不含税费 | 不含运费
  • 2015-09-10
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有效估计值定义

由样本值求得的估计值,方差越小,估计值接近待估参数的概率越大,种特性称为估计的有效性 。

的一个无偏估计,若

的有效估计。

因为多次测定的平均值比单次测定值具有更好的精密度,因此,用平均值要比单次测定值xi作为总体均值μ的估计值更有效。在正态分布中,不知总体分布时,均值仍然可以作为分布的无偏估计值,但不是有效的。有结果(Gauss-Markov Theorem)指向这个结论,均值比总体均值μ的其他线性无偏估计值拥有更小的方差。

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有效估计值性质

(1)设

的任一无偏估计,称

为估计量的效率,且显然

(2)如果无偏估计量的效率满足

则称
为渐进有效估计。

(3)如果

为有效估计,则它也是最小方差无偏估计,但反之却不成立。2100433B

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有效估计值前提常见问题

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有效估计值前提文献

基于风险因素概率估计值的工程项目风险评价及应用 基于风险因素概率估计值的工程项目风险评价及应用

基于风险因素概率估计值的工程项目风险评价及应用

格式:pdf

大小:118KB

页数: 6页

项目风险评价是工程项目管理中的重要内容之一。通过某照明工程项目风险管理的实例分析,在模糊综合评价法的基础上,基于获得的风险因素发生频率的历史数据,得到了风险因素发生的概率估计值。利用此概率估计值,给出了风险因素的后果定级,为项目管理人员提供了准确的决策依据。

内部审计—挖掘企业内部增值潜力的有效途径 内部审计—挖掘企业内部增值潜力的有效途径

内部审计—挖掘企业内部增值潜力的有效途径

格式:pdf

大小:118KB

页数: 3页

企业价值最大化一直是企业管理层追求的最终目标,随着经济全球化、国际化程度的加深,竞争日趋激烈,企业经营环境日趋复杂,挖掘企业内部增值潜力显得尤为重要,而强化内部审计有助于企业挖掘内部增值潜力,本文主要探讨内部审计的重要性以及如何有效地通过内部审计来增加企业价值。

估计值定义

估计值亦称估计量的实现,简称估计,是指估计量的具体数值。在进行理论分析和一般性讨论时,未知参数θ的估计量

作为随机样本的函数,是随机变量;在实际应用中,样本是一组统计数据
(随机样本的实现——样本值),而估计量
相应地取一具体值
,即为θ 的估计值。

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估计值估计值的最优性质

点估计的关键在于找到上面所提到的“按照某种原则构成的适当的函数”,从而去对未知参数进行估计。这样,“适当的雨数”并不是唯一的,因此就构成了不同的点估计法,常用的方法有矩法、最大似然法、子样中位数法、截尾法等。对于同一个参数,用不同的方法来估计可能得到不同的估计量,而未知量的最优估计量( 也称为最佳估计量)是估计量必须同时满足无偏性、一致性和有效性的要求。下面讨论这些性质的含意 。

估计值无偏性

估计量由随机抽取的子样决定,每一组子样得到的估计量会由于随机抽样的影响而有,所不同,所以,估计量是随机变量,我们希望估计量是在真值附近徘徊,随着子样容量n的增大,徘徊的幅度越来越小,亦即希望估计量的数学期望等于真值。所以,设未知参数的真值(理论值)为\hat{ heta },其估计量为

,当
满足

时,称
的无偏估计量。

估计值一致性

一致性是要求参数估计量

依概率收敛于
。即对于任意小的正数
,有

其中,n为子样容量。此外,若

同时满足

则称
的严格一致性估计量。严格一致性估计量一定是一致性估计量(有时证明某估计最满足严格一致性反而要比证明它满足一致性更方便一些)。

估计值有效性

的两个无偏估计量,若

则称在估计
更有效。

此外,在所有对同一参数的无偏估计量中。各估计量的方差有一个下限

,称其为最小方差,所以,若有一无偏估计量
,其方差满足D(
)- =0,则认为
的最有效估计量,称为最优估计量。

数理统计理论已经证明:具有无偏性、最优性的估计量必是一致性估计量,因此,在测量平差中,对参数估值的评选标准为最优和无偏,称为最优无偏估值 。2100433B

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估计值相关介绍

参数估计和测量平差都是利用有限个观测的数值,遵循一定的原则,对母体中的未知参数进行估求,并在这个过程中要求观测值的个数多于未知参数个数( 要有多余观测)。当然,观测值个数越多,估计就越准确。

在数理统计中,当母体分布函数的形式为已知,但它的分布函数中的一个或多个参数却是未知时,为了确定未知参数的值,就需要得到大量子样观测值,并用概率论对具有随机现象的观测值进行整理分析,从而去估计母体中未知参数的值,这个问题在数理统计中称为参数估计。

平差问题是由于有多余观测而产生的,无论何种平差方法,其最终目的都是对参数真值

和观测值真值
(或真误差
)作出某种估计,并评定其精度。所谓评定精度,就是对未知量的方差和协方差作出估计,我们将这种对未知量数值大小的估计和对未知量方差协方差的估计统称为平差模型的参数估计。

在数理统计中,对未知参数的值进行估计的方法称为点估计( 也称定值估计)。设母体X的分布函数形式已知,如

其中,参数
(数学期望)、
(方差)的真值或理论值未知,需对其进行估计。采用的方法为:通过独立抽样得到X的一组样本观测值(子样)
,再按照某种原则构成适当的函数并将子样观测值代人计算,最终对母体中的未知参数(
)的值的大小进行估计,求得估值
。这种方法称为参数的点估计法。

综上所述,测量平差的实质就是参数估计。平差中对参数

和观测值
(或
)的估计,就是点估计中对未知量的数学期望的估计;平差中对精度的估计,则是点估计中对方差和协方差的估计。在此应该强调:测量平差所遵循的基本原则,是最小二乘原则。最小二乘原则可认为是参数估计中最大似然原则的一种特殊情况,限于估计正态的母体均值。由最小二乘原得出白求平差模型参数的方法,称为“最小二乘法”。最小二乘法最大的优点.就是在平差过程中可以抵御观测值含有的大量小误差的影响.从而得到未知量的无偏估值,且估值的方差最小。也就是说,当观测值中仅含有偶然误差时,用最小二乘法可得到未知量的最优估值。

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