在估计总体参数时,一个无偏估计量的方差是最小的。

在估计总体参数时,一个无偏估计量的方差是最小的。


参考解析

解析:

相关考题:

下列说法中正确的有( )。A.样本均值是总体均值的无偏估计量B.样本比例是总体比例的无偏估计量C.样本均值是总体均值的一致估计量D.样本标准差是总体标准差的无偏估计量E.样本方差是总体方差的无偏估计量

有效估计量是指()A.在所有线性无偏估计量中方差最大;B.在所有线性无偏估计量中变异系数最小;C.在所有线性无偏估计量中方差最小;D.在所有线性无偏估计量变异系数最大。

对同一个总体参数的两个无偏估计量,有更小方差的估计量更有效。( )

在给定经典线性回归的假定下,最小二乘估计量是具有最小方差的线性无偏估计量。( )

对同一个总体参数的两个无偏估计量,有效性相同。( )

样本方差是总体方差的无偏估计量。( )

总体方差的无偏估计量是( )。

总体参数的无偏估计量的方差小于其他的无偏估计量的是( ) 。A.有效性B.一致性C.重要性D.无偏性

一个无偏估计量意味着它非常接近总体的参数。( )

在只知道随机干扰项的方差一协方差矩阵的情形下,可以对存在序列相关的模型采用( )估计得到参数的最佳线性无偏估计量。A.普通最小二乘法B.加权最小二乘法C.广义最小二乘法D.工具变量法

当一个统计量是总体参数的无偏估计量时,其方差越小越好,这种估计量的特性是A.无偏性B.有效性C.一致性D.充分性

当模型存在异方差时,加权最小二乘估计量具有()A、线性性B、无偏性C、有效性D、一致性E、不是最小方差无偏估计量

自相关情况下将导致()A、参数估计量不再是最小方差线性无偏估计量B、均方差MSE可能严重低估误差项的方差C、常用的F检验和t检验失效D、参数估计量是无偏的E、利用回归模型进行预测的结果会存在较大的误差

有效估计量是指()A、在所有线性无偏估计量中方差最大B、在所有线性无偏估计量中变异系数最小C、在所有线性无偏估计量中方差最小D、在所有线性无偏估计量变异系数最大

下列样本说法中正确的有()。A、样本均值是总体均值的无偏估计量B、样本比例是总体比例的无偏估计量C、样本均值是总体均值的一致估计量D、样本标准差是总体标准差的无偏估计量E、样本方差是总体方差的无偏估计量

A同一个总体参数的两个无偏估计量,有更小方差的估计量更有效。()

A同一个总体参数的两个无偏估计量,有效性相同。()

凡是总体参数q的无偏估计量都是q的有效估计量。

样本方差是总体方差的一个无偏估计量。

一个一致最小方差无偏估计量肯定是一个有效估计量。()

单选题总体参数的无偏估计量的方差小于其他的无偏估计量的是( )。A 有效性B 一致性C 重要性D 无偏性

判断题一个一致最小方差无偏估计量肯定是一个有效估计量。()A对B错

判断题一个无偏估计量意味着它非常接近总体的参数。(  )A对B错

多选题自相关情况下将导致()A参数估计量不再是最小方差线性无偏估计量B均方差MSE可能严重低估误差项的方差C常用的F检验和t检验失效D参数估计量是无偏的E利用回归模型进行预测的结果会存在较大的误差

判断题样本方差是总体方差的无偏估计量。A对B错

判断题对同一个总体参数的两个无偏估计量,有更小方差的估计量更有效。(  )A对B错

单选题设θ(∧)是参数θ的一个无偏估计量,又方差D(θ(∧))>0,则下列结论中正确的是(  )。[2017年真题]A(θ(∧))2是θ2的无偏估计量B(θ(∧))2不是θ2的无偏估计量C不能确定(θ(∧))2是还是不是θ2的无偏估计量D(θ(∧))2不是θ2的估计量