中文:統計量與樣本量的關系
任何無偏估計的方差都不小于Fisher信息倒數。
所以很明顯,這里Fisher信息的倒數分母是n,也就是樣本數量,當樣本數量接近無限時,是的\ heta無偏估計方差的下界接近0。
稍微修改一句話,在估計參數時,抽樣過程是一次抽取多個樣本。一般來說,多次很容易被誤解為多批次,后者不需要估計參數。
當然,估計是否準確與如何估計有關,也就是說,它與估計方法有關。有成千上萬種估計方法。事實上,隨機猜測和隨機猜測也是一種估計方法,但準確性可想而知。經過成千上萬的選擇,我們將估計定義為樣本的可測函數,因此一些估計方法,如大似然估計,因其特別好的性質而脫穎而出。這里的性質有很多方面,其中準確性是一致性:統計量與樣本量的關系
(在某些普通條件下)ML作為隨機變量,估計量以概率收斂到真實值,即
在特殊情況下,可以加強到以概率1收斂,即
可見只要樣本數量足夠大,那么估計量就越逼近于真實值。
這是一個強烈的結論,表明經驗分布函數在真實分布中一致收斂。
深度煉丹術士
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