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什么是无偏估计? 第1页

  

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现实中常常有这样的问题,比如,想知道全体女性的身高均值 ,但是没有办法把每个女性都进行测量,只有抽样一些女性来估计全体女性的身高:

那么根据抽样数据怎么进行推断?什么样的推断方法可以称为“好”?

1 无偏性

比如说我们采样到的女性身高分别为:

那么:

是对 不错的一个估计,为什么?因为它是无偏估计。

首先,真正的全体女性的身高均值 ,我们是不知道,只有上帝才知道,在图中就画为虚线:

我们通过采样计算出 :

会发现,不同采样得到的 是围绕 左右波动的:

这有点像打靶,只要命中在靶心周围,还算不错的成绩,这就是无偏的:

如果用以下式子去估计总体方差 :

根据“为什么样本方差的分母是 n-1?”的解释,会偏离靶心、产生偏差,这就是有偏的:


这个偏差经过计算,就是:

这种偏差就好像瞄准镜歪了,是系统性的:

就此而言,无偏估计要好于有偏估计。

2 有效性

打靶的时候,右边的成绩肯定更优秀:

进行估计的时候也是,估计量越靠近目标,效果越“好”。这个“靠近”可以用方差来衡量。

比如,仍然对 进行估计,方差越小,估计量的分布越接近 :

有效估计和无偏估计是不相关的:

举个例子,从 中抽出10个样本:

下面两个都是无偏估计量:

但是后者比前者方差小,后者更有效。

并且在现实中不一定非要选无偏估计量,比如:

如果能接受点误差,我倒觉得选择右边这个估计量更好。

3 一致性

之前说了,如果用以下式子去估计方差 :

会有一个偏差:

可以看到,随着采样个数 的增加,这个偏差会越来越小。那么这个估计就是“一致”的。

如果样本数够多,其实这种“有偏”但是“一致”的估计量也是可以选的。

4 总结

判断一个估计量“好坏”,至少可以从以下三个方面来考虑:

  • 无偏
  • 有效
  • 一致

实际操作中,要找到满足三个方面的量有时候并不容易,可以根据情况进行取舍。

文章最新版本在(有可能会有后续更新):如何理解无偏估计?




  

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