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    1. 統計量與樣本量的關系(估計概率分布的準確性與樣本量的關系 )

      摘要:文章探討了估計概率分布的準確性與樣本數量之間的關系,指出無偏估計的方差與樣本數量成反比,當樣本數量增大時,估計的準確度提高。文章還強調了估計方法與準確性的關聯,介紹了一些優秀的估計方法如大似然估計,其一致性性質使得估計量在樣本量足夠大時逼近真實值。這表明經驗分布函數在真實分布中一致收斂。

      估計概率分布的準確性樣本數量有何關系?

      中文:統計量與樣本量的關系

      統計量與樣本量的關系(估計概率分布的準確性與樣本量的關系 )

      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

      統計學話題下的優秀答案

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        2022年5月1日
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