在参数估计中,随着样本容量的越大,估计量接近被估计的参数的概率就越大,这一性质称为估计量的( )
举一反三
- 在参数估计中,随着样本容量的越大,估计量接近被估计的参数的概率就越大,这一性质称为估计量的() A: 无偏性 B: 有效性 C: 一致性 D: 充分性
- 在用样本的估计量估计总体参数时，评价估计量的标准之一是随着样本容量的增大估计量的值越来越接近被估计的总体参数。这种评价标准称为 A: 无偏性 B: 有效性 C: 一致性 D: 充分性
- 估计总体参数时，评价估计量有三个标准，其中无偏性是指（）。 A: 估计量的方差尽可能小 B: 估计量抽样分布的期望值等于被估计总体的参数 C: 估计量抽样分布的标准差等于被估计总体的参数 D: 随着样本量的增大，点估计量的值越来越接近被估计总体的参数
- 统计中，估计量方差越小，说明（） A: 抽样误差越大 B: 用样本统计量估计总体参数的效率就越低 C: 样本估计值之间的差异越大 D: 均值的代表性越好
- 在参数点估计中,一个良好估计量的无偏性指的是()。 A: 估计统计量分布的标准误大 B: 估计值随着样本容量的无限增大,估计值能够越来越接近所估计的总体参数 C: 估计统计量的分布的中心与总体参数吻合 D: 都不是