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马敏11
2020-08-07 阅读量: 1787
​评价估计量的标准

评价估计量的标准

  1. 无偏性 (unbiasedness)

    • 估计量抽样分布的数学期望等于被估计的总体参数

  2. 有效性 (efficiency)

    对同一总体参数的两个无偏点估计量，有更小标准差的估计量更有效

  3. 一致性 (consistency)

    随着样本量的增大，估计量的值越来越接近被估计的总体参数

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《统计学极简入门》第1节 统计学简介
1.统计学简介听说你已经被统计学劝退，被Python唬住……先别着急划走，看完这篇再说！先说结论，大多数情况下的学不会都不是知识本身难，而是被知识的传播者劝退的。比如大佬们授课，虽逻辑严谨、思维缜密，但你只能望其项背，因为大佬们往往无法体会菜鸟的痛苦。再比如一些照本宣科的老师，他们没有深入研究这些知识，无法用通俗的语言帮你解释，只能貌似努力地帮你认真地读完所有PPT……究其本质而言，这种情况多半是
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CDA L1 题目学习笔记：T分布是Z分布除以根号下卡方分布除以n
假设随机变量Z服从标准正态分布，随机变量W服从自由度为5的卡方分布，且Z与W相互独立。令 T = Z / sqrt(W/5)，请问T服从什么分布？t分布的定义：如果Z服从标准正态分布，W服从自由度为n的卡方分布，且Z与W独立，则t = Z / sqrt(W/n) 服从自由度为n的t分布。 所以T服从T分布
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W统计量的含义
W统计量的含义取值范围：W统计量的取值范围在 0 到 1 之间W = 1 表示数据与正态分布完全匹配W 接近 0 表示数据与正态分布偏差极大实际意义：W值越大 → 数据越接近正态分布W值越小 → 数据越偏离正态分布通常认为：W > 0.95 → 数据基本符合正态分布（需结合p值判断）W < 0.90 → 数据明显偏离正态分布
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四分位数的应用
四分位数的应用通常是用于描述数据的分布情况和识别异常值。以下是一些常见的应用场景：数据分析：通过计算四分位数，可以了解数据的中心趋势和离散程度。例如，可以使用四分位数来计算中位数、上四分位数和下四分位数，以了解数据的分布情况。箱线图：箱线图是一种常用的数据可视化工具，可以通过四分位数来绘制。箱线图可以显示数据的中位数、上四分位数、下四分位数以及异常值，帮助我们直观地了解数据的分布情况。异常值检测：
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