无偏性是指估计量随样本容量n的增大而越来越接近总体参数值。
相似题目
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随着样本容量的增大,点估计量的值越来越接近被估计总体参数的真实值,这种性质是估计量的()。
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设X1,…,X是取自总体X的容量为n的样本,总体均值E(X)=μ未知,μ的无偏估计是().
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样本容量过大,统计量的标准误差也会增大,对总体参数的估计会不准确。
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在抽样估计中,随着样本容量的增大,样本统计量接近总体参数的概率就越大,这一性质称为()。
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当总体为未知的非正态分布时,只要样本容量n足够大(通常要求n≥30),样本均值仍会接近正态分布,其分布的期望值为总体均值,方差为总体方差的1/n。()
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当总体方差已知,无论样本容量n的大小如何,进行正态总体均值的区间估计应采用的临界值为()
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样本方差是总体方差的无偏估计量。()
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在估计某一总体均值时,随机抽取n个单元作样本,用样本均值作估计量,在构造置信区间时,发现置信区间太宽,其主要原因是样本容量太小。
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样本均值是总体均值的无偏估计量,也是总体均值的一致估计量。()
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样本的()就是总体相应统计参数的无偏估计。
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设X1,…,X是取自正态总体N(μ,1)的样本,其中μ未知.下列μ的无偏估计中,最有效的是().
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样本比例是总体比例的无偏估计量。()
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一致性即随着样本容量的增加,()越来越接近于被估计的()。
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设X1,…,X是取自正态总体N(μ,1)的样本,其中μ未知.μ的无偏估计是().
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. X 1 , X 2 ,…, X n 是 [ θ, 3 θ ] 上均匀总体的样本, θ >0 是未知参数 , 记 则θ的无偏估计为( )/ananas/latex/p/155820
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. X 1 , X 2 ,…, X n 是 [ θ, 3 θ ] 上均匀总体的样本, θ >0 是未知参数 , 记 则θ的无偏估计为( )/ananas/latex/p/155820
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从某个N=10000的总体中,抽取一个容量为500的不放回简单随机样本,样本方差为250,则估计量的方差估计为()。
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设 为来自总体N(μ,σ2)的简单随机样本, 为样本均值,已知 是σ<sup>2</sup>的无偏估计(或ET=σ<sup>2</sup>),
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设样本X<sub>1</sub>,X<sub>2</sub>取自正态总体N(μ,1)的一个容量为2的样本。下列估计量中( )是μ的无偏估计量。
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设X<sub>1</sub>,X<sub>2</sub>,X<sub>3</sub>是取自某总体容量为3的样本,试证下列统计量都是该总体均值μ的无偏估计,在方差存在时指出哪一个估计的有效性最差?
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用样本指标对总体指标作点估计时,应满足4点要求,其中无偏性是指()。
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样本容量过大,统计量的标准误差也会增大,对总体参数的估计不准确()
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38、虽然随机样本和总体之间存在一定的误差,但当样本容量逐渐增加时,统计量越来越接近总体参数,满足这种情况,我们就说该统计量对总体参数是一个()的估计量。
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设 ,是来自总体N(0,σ<sup>2</sup>)的简单随机样本,则可以构造未知参数σ<sup>2</sup>的无偏估计量(或数学
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