估计量的无偏性，有效性和一致性

关键字：统计量，估计量，无偏性，有效性，一致性

1.估计量

    参数的点估计就是根据样本构造一个统计量，作为总体未知参数的估计。设总体的X未知参数为seta,样本根据样本构造一个统计量（只依赖于样本，不含总体分布的任何参数。常用的统计量有样本矩，次序统计量：将样本按从小到大或者从大到小顺序排列，）作为未知参数的估计，则称这个统计量为未知参数的估计量。

2.无偏性

    估计量抽样分布的数学期望等于总体参数的真值。如果总体参数为seta，seta1为估计量，如果E(seta1)=seta，那么seta1为seta的无偏估计量。seta1也是一个随机变量，它取决于样本，根据所选样本的不同而变化。

3.有效性

      指估计量与总体参数的离散程度，如果两个估计量都是无偏的，那么离散程度较小的估计量相对来说是有效的，离散程度用方差来衡量。

4.一致性（相合性）

       样本数目越大，估计量就越来越接近总体参数的真实值。如果seta1在seta周围震荡，那么满足无偏性却不满足一致性。

参考：

https://baike.so.com/doc/6413099-6626768.html

https://baike.so.com/doc/3632362-3818318.html