1樓：更上百層樓
概率中的無偏估計量的判定直接根據數學期望即可，因為數學期望即無偏估計量。對於待估引數，不同的樣本值就會得到不同的估計值。這樣，要確定乙個估計量的好壞，就不能僅僅依據某次抽樣的結果來衡量，而必須有大量抽樣的結果來衡量。
對此，乙個自然而基本的衡量標準是要求估計量無系統偏差。也就是說，儘管在一次抽樣中得到的估計值不一定恰好等於待估引數的真值，但在大量重複抽樣時；
所得到的估計值平均起來應與待估引數的真值相同，換句話說，希望估計量的均值（數學期望）應等於未知引數的真值，這就是所謂無偏性的要求。數學期望等於被估計的量的統計估計量稱為無偏估計量。
2樓：帳號已登出
判斷a是否是b的無偏估計。
量，就是求e（a）是不是等於b。
最有效也就是方差最小的五篇估計，這四個都是無偏估計d（a）=1/4dx+1/4dx=1/2dx d（b）1/16dx+1/4dx+1/16dx=3/8dx d（c）1/9dx+1/9dx+1/9=1/3dx d（d）1/9+4/9=5/9dx 綜上，c的方差最小。
應用
在實際應用中，對整個系統（整個實驗）而言無系統偏差，就一次實驗來講，可能偏大也可能偏小，實質上並說明不了什麼問題，只是平均來說它沒有偏差，所以無偏性只有在大量的重複實驗中才能體現出來；另一方面，無偏估計只涉及一階矩（均值），雖然計算簡便，但往往會出現乙個引數的無偏估計有多個，而無法確定哪個估計量好。
以上內容參考：百科-無偏估計量。
3樓：網友
判斷a是否是b的無偏估計量，就是求e（a）是不是等於b。 檢視原帖》
一道概率論無偏估計量的基本題 但是有點不明白··
4樓：網友
我也剛學這個，我覺得啊，由 「θ=∑aixi是θ的無偏估計量」這個條件列出e（θ^=θ；
也就是e(∑aixi)=θ; 由期望的性質可以把常數ai提出來，也就是∑aie（xi）=θ；
然後xi相互獨立與總體同分布，用到e(x)= θ這個條件，得出∑ai=1。
也不知道對不對，希望對你有啟發！
概率論，無偏估計問題。
5樓：14君的小號
是e（θ尖）=θ，才算無偏。
所以是要使e（加和符號kixi）=θ，即e（θ尖）=e（k1x1）+e（k2x2）+.e（knxn）=k1e(x1)+k2e(x2)+.kne(xn)=θ,已知e（xi）=θ，故上式=（k1+k2+..kn）θ=θ即得k1+k2+..kn=1。
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