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Excel统计分析与应用大全 5.4.2 有效性
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一个参数的无偏估计量不是唯一的，假设参数θ有两个无偏估计量，我们认为其观测值更密集在参数θ真值附近的一个较为理想。由于方差是随机变量取值与其数学期望的偏离程度的度量，所以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。这就引出了估计量的有效性这一概念。
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设是θ的两个无偏估计，如果对任意的θ∈Θ，有
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且至少有一个θ∈Θ使得上述不等号严格成立，则称有效。
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Excel统计分析与应用大全 5.4.3 一致性
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估计量的无偏性和有效性都是在样本容量固定的前提下提出的。随着样本容量的增大，要使估计量的值越来越接近被估计的总体参数，就对估计量提出了一致性的要求。
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假定按概率收敛于θ，即
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或
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则称是θ的一致估计量。
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一致估计量的意义在于，只要样本容量足够大，就可以使一致估计量与参数真实值之间的差异大于ε的概率足够小，也就是估计量可以用任意接近于1的概率把参数真实值估计到任意的精度。
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一致性是点估计的大样本性质，指的是：这种性质是针对样本容量n→∞而言的；对于一个固定的样本容量n，一致性是无意义的。
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与此相对，无偏性和有效性的概念是对固定的样本而言的，不需要样本容量趋于无穷，这种性质也称为“小样本性质”。
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Excel统计分析与应用大全 第6章 数据库统计函数