总体比例的区间估计 参数估计问题通常分为点估计问题与区间估计问题,它们最大区别在哪?评价一个估计量的好坏通常有哪几个标准

参数估计问题通常分为点估计问题与区间估计问题,它们最大区别在哪?评价一个估计量的好坏通常有哪几个标准  

参数估计问题通常分为点估计问题与区间估计问题,它们最大区别在哪?评价一个估计量的好坏通常有哪几个标准

衡量估计量优劣的标准一般有以下三个：
1、无偏性：无偏性不是要求估计量与总体参数不得有偏差，因为这是不可能的，既然是抽样，必然存在抽样误差，不可能与总体完全相同。无偏性指的是如果对这同一个总体反复多次抽样，则要求各个样本所得出的估计量（统计量）的平均值等于总体参数。符合这种要求的估计量被称为无偏估计量。
2、有效性：估计量与总体之间必然存在着一定的误差，衡量这个误差大小的一个指标就是方差，方差越小，估计量对总体的估计也就越准确，这个估计量也就越有效。
3、一致性：一致性指的是当样本量逐渐增加时，样本的估计量（统计量）能够逐渐逼近总体参数

参数估计问题

无偏估计量
定义：从样本得到的总体参数估计值的数学期望等于该参数的真值，则称该估计值为无偏估计量。

对于待估参数，不同的样本值就会得到不同的估计值。这样，要确定一个估计量的好坏，就不能仅仅依据某次抽样的结果来衡量，而必须由大量抽样的结果来衡量。对此，一个自然而基本的衡量标准是要求估计量无系统偏差。也就是说，尽管在一次抽样中得到的估计值不一定恰好等于待估参数的真值，但在大量重复抽样时，所得到的估计值平均起来应与待估参数的真值相同，换句话说，希望估计量的均值（数学期望）应等于未知参数的真值，这就是所谓无偏性的要求。

概率统计的参数估计问题

不是的，要代入相合性条件中进行检验。

参数估计和非参数估计的区别在哪？

参数估计是对分布中未知的参数进行估计，而非参数估计是对分布类型等进行的估计

参数和非参可以简单的这样理解区别：参数模型是求一个解析解，非参是近似解。参数是数量化的得到一个确定的结果；非参（利用直接记录或分析输入和输出的方法估计）是一个不完全归纳的过程，得出一个拟合的关系。优势不好比较，两种方法建立的模型要看结果的命中概率了。

无偏估计量、相合估计量与可用估计量的关系和区别

无偏估计量是指，估计量的偏倚为零的估计量，相合估计量是指当n趋近无穷大时，偏倚极限等于零的估计量，可用估计量是指估计量的偏倚及其方差都随着样本量n的增大而减小，且偏倚比标准误（均方误差的平方根）要小的更快，则称这个估计量为可用估计量。

点估计与区间估计的区别和联系？

点估计也称定值估计，它是以抽样得到的样本指标作为总体指标的估计量，并以样本指标的实际值直接作为总体未知参数的估计值的一种推断方法。
参数估计的一种形式。通过从总体中抽取的样本，根据一定的正确度与精确度的要求，构造出适当的区间，以作为总体的分布参数(或参数的函数)的真值所在范围的估计。
都是统计学术语词.

点估计和区间估计是估计什么的？

这些都是数理统计中的术语。对于一个随机变量，可以进行这两种估计。点估计，即是给出该变量可能取的一个值。区间估计就是说给出该变量可能取值的一个区间

关于二次函数在闭区间上的最值估计问题

如果对称轴在闭区间内，那么对称轴与抛物线的交点即最值
如果对称轴不在闭区间内，那么闭区间两端点距对称轴较近的端点即最值

参数估计量和估计值一样吗

如果将总体参数笼统地用一个符号θ来表示，而用于估计总体参数的统计量用θhat表示，那么参数估计就是如何用θhat来估计θ。
估计总体参数的统计量的名称，称为估计量，用符号θhat表示。
样本均值、样本比例、样本房差等都可以是一个估计量。
估计总体参数是计算出来的估计量的具体数值，称为估计值。