(1)无偏性 无偏性是指估计量抽样分布的数学期望等于总体参数的真值。无偏性的含义是,估计量是一随机变量,对于样本的每一次实现,由估计量算出的估计值有时可能偏高,有时可能偏低,但这些估计值平均起来等于总体参数的真值。在平均意义下,无偏性表示没有系统误差。
(2)有效性 有效性是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而言是较为有效的。离散程度是用方差度量的,因此在无偏估计量中,方差愈小愈有效。
(3)一致性 一致性,又称相合性,是指随着样本容量的增大,估计量愈来愈接近总体参数的真值
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