无偏估计是指（ ）. A . 样本估计量的值恰好等于待估的总体参数 B . 样本估计值围绕待估总体参数使其误差最小 C . 所有可能样本估计值的数学期望等于待估总体参数 D . 本量扩大到和总体单

无偏估计是指（ ）. A . 样本估计量的值恰好等于待估的总体参数 B . 样本估计值围绕待估总体参数使其误差最小 C . 所有可能样本估计值的数学期望等于待估总体参数 D . 本量扩大到和总体单 求方差和期望的各类估计量对一组样本x1,x2,x3.xn.若D（xi）=A与E（xi）=B均存在求A与B的矩估计,最大似然估计,最小方差无偏估计,一致估计. 关于方差存在的总体X,X1、X2...Xn是取自总体的简单随机样本,EX^2的矩估计量的问题样本均值为（X均）,样本方差为S^2,为什么EX^2的估计量是(n-1)/n*S^2+（X均）^2根据公式EX^2=DX+(EX)^2 EX的无偏估计是 矩估计量是不是无偏估计?rt 证明“一个估计量是一致最小方差无偏估计”中“最小方差”怎么证? 设θ;是未知参数α的一个矩估计量,若E（θ）≠α,则θ是α的什么?A 无偏估计 B有偏估计 一道计量经济学的题,已知三元线性回归模型估计的残差平方和为,样本容量为n=24,则随机误差项的方差估计量为（B）A.33.33 B.40 C.38.09 D.36.36 统计学上的估计量的无偏性与一致性的区别与联系?以下是我的理解：无偏性: 偏差=期望-估计量一致性:样本无限多（足够多）的时候：θn ⎯⎯→θ我觉得无偏就是一致了,有偏差就不一 为什么总体均值的矩估计量是样本均值? 用样本的中位数估计总体均值,该估计量的方差怎么求 在数理统计中如何证明估计量是有效估计?一般有效估计都是谁比谁够有效,但这几天遇到这样的问题如题：总体X~N（μ,1）,X1、X2、X3……Xn为其样本,在求得μ的极大似然估计量后,如何证明估计 如何证明泊松分布λ的矩估计量为参数θ的无偏估计? 证明样本平均数是总体平均数的无偏估计 汉译英,考试中,一个无偏的估计量并不意味着它就非常接近被估计的参数,它还必须与总体参数的离散程度比较.有效性是指对同一类型的几个无偏估计量,在估计总体指标时,应采用方差最小的 初二用样本估计总体 怎么估 概率论与数理统计 设X1,X2,……,Xn是取自总体X~B（m,p）的一个样本,其中m已知,求p的矩估计量并判断矩估计量是否是无偏估计量 样本方差公式中为什么要除以（n-1）呢,谁能讲讲其中的奥妙?是由估计量的无偏性决定的？ 如何证明样本平均数是总体平均数的无偏估计