无偏估计是参数的样本估计量的期望值等于参数的真实值。

一个简单的例子（https://www.zhihu.com/question/22983179/answer/23470969）：

比如我要对某个学校一个年级的上千个学生估计他们的平均水平（真实值，上帝才知道的数字），那么我决定抽样来计算。

我抽出一个10个人的样本，可以计算出一个均值。那么如果我下次重新抽样，抽到的10个人可能就不一样了，那么这个从样本里面计算出来的均值可能就变了，对不对？

因为这个均值是随着我抽样变化的，而我抽出哪10个人来计算这个数字是随机的，那么这个均值也是随机的。但是这个均值也会服从一个规律（一个分布），那就是如果我抽很多次样本，计算出很多个这样的均值，这么多均值们的平均数应该接近上帝才知道的真实平均水平。

如果你能理解“样本均值”其实也是一个随机变量，那么就可以理解为这个随机变量的期望是真实值，所以无偏（这是无偏的定义）；而它又是一个随机变量，只是估计而不精确地等于，所以是无偏估计量。

 

无偏估计(Unbiased Estimator)的更多相关文章

  1. Point Estimate|unbiased estimator|Confidence-Interval Estimate

    8.1 Estimating a Population Mean Point Estimate estimate  a single number, or point. 因为:the mean of ...

  2. frequentism-and-bayesianism-chs-iii

    frequentism-and-bayesianism-chs-iii   频率主义 vs 贝叶斯主义 III:置信(Confidence)与可信(Credibility),频率主义与科学,不能混为一 ...

  3. 为什么样本方差的分母是n-1？为什么它又叫做无偏估计？

    为什么样本方差的分母是n-1?最简单的原因,是因为因为均值已经用了n个数的平均来做估计在求方差时,只有(n-1)个数和均值信息是不相关的.而你的第n个数已经可以由前(n-1)个数和均值 来唯一确定,实 ...

  4. Standard Error of Mean(s.e.m.)

    · 来源:http://www.dxy.cn/bbs/thread/6492633#6492633 6楼: “据我所知,SD( standard deviation )反应的是观测值的变异性,其表示平 ...

  5. 为什么样本方差（sample variance）的分母是 n-1？

    为什么样本方差(sample variance)的分母是 n-1? (補充一句哦,題主問的方差 estimator 通常用 moments 方法估計.如果用的是 ML 方法,請不要多想不是你們想的那樣 ...

  6. 11 Clever Methods of Overfitting and how to avoid them

    11 Clever Methods of Overfitting and how to avoid them Overfitting is the bane of Data Science in th ...

  7. Variance

    http://mathworld.wolfram.com/Variance.html Variance For a single variate having a distribution with ...

  8. Population Mean

    Probability and Statistics > Moments > History and Terminology > Disciplinary Terminology & ...

  9. Cross Validation done wrong

    Cross Validation done wrong Cross validation is an essential tool in statistical learning 1 to estim ...

随机推荐

  1. 关于索引的sql语句优化之降龙十八掌

    1 前言       客服业务受到SQL语句的影响非常大,在规模比较大的局点,往往因为一个小的SQL语句不够优化,导致数据库性能急剧下降,小型机idle所剩无几,应用服务器断连.超时,严重影响业务的正 ...

  2. Java注解与自己定义注解处理器

    动机 近期在看ButterKnife源代码的时候.竟然发现有一个类叫做AbstractProcessor,并且ButterKnife的View绑定不是依靠反射来实现的,而是使用了编译时的注解,自己主动 ...

  3. 大话设计模式C++实现-第1章-简单工厂模式

    一.UML图 二.包括的角色 简单工厂模式包括三个角色: (1)工厂类Factory:工厂类是用来制造产品的. 因此,在Factory中有一个用于制造产品的Create函数或者Generate函数之类 ...

  4. jenkins+gitlab钩子+shell脚本基于git的tag实现App增量更新

    转自:http://blog.csdn.net/kingboyworld/article/details/54175330 环境安装 jdk1.8 1.安装jenkins 首先到https://jen ...

  5. HQL的select new map ···语法

    通常hibernate查询出的结果集是类似于 List<T> 或 List<Object[]> 的类型 类似于下面这个方法 public List<SfJmsfT> ...

  6. LaunchScreen.storyboard 设置图片后不显示(转)

    LaunchScreen.storyboard 设置图片后不显示 将图片放在根目录下即可 3D85E99F-A79B-4419-817D-1417E1446624.png   转至:http://ww ...

  7. nodejs升级

    命令如下: sudo npm install n -g 然后就可以使用n命令: sudo n 0.12.2 这个命令是将nodejs升级到0.12.2版本. sudo n stable 这个命令是升级 ...

  8. 设置或者得到CheckBoxList选中了的值

    在项目中我们可能会经常遇到一收集多选信息的情况,比如做注册的时候要收集个人爱好,那时候大家第一个想到的肯定是CheckBoxList.那我们怎么来获取到CheckBoxList的值并且存入数据库呢?? ...

  9. CentOS-6.5下安装navicat for mysql

    一.安装前准备 安装epel源        安装wine        如果不安装wine,则可能会出现安装完navicat for mysql后无法启动的情况. 二.安装epel源 cd /tmp ...

  10. MySQL5.0存储过程教程

    Introduction 简介 MySQL 5.0 新特性教程是为需要了解5.0版本新特性的MySQL老用户而写的.简单的来说是介绍了“存储过程.触发器.视图.信息架构视图”,在此感谢译者陈朋奕的努力 ...