2024年考前练习:中级经济师《经济基础知识》真题考点训练

5、总体参数的无偏估计量的方差小于其他的无偏估计的是()。单选题A.有效性B.—致性C.重要性D.无偏性正确答案:A答案解析:在同一抽样方案下，对某一总体参数θ，如果有两个无偏估计量θ1、θ2，如果θ1的可能样本取值较θ2更密集在总体参数真值θ附近，则认为θ1比θ2更有效。由于方差是独立分布...

数据并非都是正态分布:三种常见的统计分布及其应用

3、最小化估计误差正态分布假设支持最小二乘法(OLS)估计的有效性。当残差正态分布时,OLS估计器是“最佳”的线性无偏估计器(BLUE),这意味着在所有线性无偏估计中,它具有最小的方差。4、处理异常值正态分布的假设有助于识别异常值。在正态分布的假设下,大多数数据点应聚集在均值周围,只有少数数据点会落在...

Linear Regression 读书笔记|小二|回归|残差|拟合|regression...

1)无偏估计:估计量的数学期望等于被估计参数的真实值,这意味着在多次重复抽样的情况下,无偏估计的平均值将接近被估计参数的真实值。举个例子,我们用科学抽样得到的样本均值去估计总体均值,这种就算是无偏估计。这是因为单次的样本均值可能高于或者低于总体均值,但只要从总体样本中抽取足够多次的子样本集,对应计算足够多...

VWAP 订单的最佳执行方法:随机控制法

最后,给定一个时间间隔,它被认为是“公平”基准价格,用[4]的语言来说,VWAP是一个价格,是任何随机选择的非战略交易者可以实现的价格的无偏估计。因此,击败市场VWAP将被视为“良好”的交易执行。本文提出了一种随机控制方法来解决经纪商应如何优化安排VWAP基准交易的问题。实际上,客户指定买入(或卖出)数量以...

点估计及估计量的评价标准

、总体方差的无偏估计量。(二)有效性有效性(efficiency)是指估计量的方差尽可能小。一个无偏的估计量并不意味着它就非常接近被估计的总体参数,估计量与参数的接近程度是用估计量的方差(或标准误差)来度量的。对同一个总体参数的两个无偏估计量,有更小方差的估计量更有效。假定有两个用于估计总体参数的无偏估...

参数估计

评价估计量的标准有三个:无偏性;有效性(方差尽可能小);一致性(www.e993.com)2024年11月13日。在对总体均值进行区间估计时,需要考虑总体是否为正态颁、总体方差是否已知、用于估计的样本是大样本(n≥30)还是小样本(n﹤30)等几种情况。大样本的估计:当总体方差已知时,总体均值在1-α置信水平下的置信区间为:...

SPSS实例教程:自变量多重共线性怎么办?

岭回归的原理较为复杂,简单来说就是通过在正规方程中引入一个有偏常数,通常称为岭参数(K值),从而求得回归估计量。当K=0时即为最小二乘法估计,由于岭回归为有偏估计,K的取值应尽可能小,才能确保更接近于最小二乘法的无偏估计,因此岭回归分析的一个重要问题就是确定岭参数K的最适宜取值。

万字聊聊ADAS多传感器后融合

卡尔曼滤波算法是最普遍的方法,将传感器层面上报的track作为输入,但是卡尔曼滤波基于的假设是测量之间彼此独立,但由于传感器层track之间有共同的历史观测,测量之间具有相关性了,违反了彼此独立的假设,所以使用KF滤波无法获得无偏估计。自适应卡尔曼滤波则可应用于此场景:...

生物统计和数据科学助力我国医疗器械崛起 ——“第二届北京生物...

OR方法是一种ANOVA的方法,其方差通常是通过resampling方法得到的。尽管OR可以用于不同类型的结局比较(部分AUC、经验或半参AUC)等,但是OR还未能用于unbalancedstudy,Hillis目前正在进行这方面的研究。最近,Hillis提出了一种无偏估计OR残差的方差或协方差的方法,和resampling方法的结果相同。此外,和Gallas方法结果也相同,...

深度学习——你需要了解的八大开源框架

第三个例子,是自适应随机迭代算法。考虑一个带正则化的经验风险最小问题,当训练数据非常多时,批处理的计算方式非常耗时,所以通常采用一个随机方式。存在的随机梯度或者随机对偶梯度算法可以得到参数的一个无偏估计。而通过引入自适应的技术,可以减少估计的方差。