一致性hash和无偏性的区别

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之前一直没太弄明白无偏一致和有效的区别~~~现在弄明白了~~分享一下
考虑残差=真值-估计值
无偏:样本均值 = 真实期望(也就是残差均值 = 0)
一致:n趋于无穷,样本值趋于真实值
有效:n趋于无穷,在所有一致估计中,渐近方差最小。
希望能对其他人有帮助吧~
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论坛法律顾问:王进律师老师,二十四章练习题第10题应该是选D无偏性吧?我看答案是C一致性。求回答。谢谢老师
浏览125次|&未解决
我有更好的答案:
其它1条回答
zdwanghaidi采纳:16.8%
尊敬的学员您好:
& &麻烦您在提问时把题目、题干及答案解析都复制过来,以及针对您的疑问进行提问,好吧?这个样子我不知道练习题的24题是什么样子的。因为我们教务安排练习题,我这边负责讲课。次序上早已经不一样了。
& & & & & & & & & & & & & & & & &
& & & & & & & & & & & & & & & & & & & &&&王海菂一个总体参数的无偏性是,其期望值等于参数真值的统计量
这意味着无论你取无数个样本,计算每个样本的估计值,估计量的平均值将会等于参数估计值,也就是说样本统计量平均来说等于参数。
如果随着样本容量的增大,估计量和参数的差变小,那么我们说这个无偏估计量具有一致性
用方差来测度二者相似的程度。
如果一个参数有两个无偏估计量,我们说方差较小的估计量是相对有效的。方差最小的估计量就是有效估计量
→如果您认为本词条还有待完善,请
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暂无同义词
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