1樓:手機使用者
就是猜測,比如說一打紙幣,估計一下多少錢
2樓:道道
就是你的估計值,大致在正確範圍內估量值
什麼是統計量
3樓:聞人德集戊
檢驗統計量是用於假設檢驗計算的統計量。在零假設情況下,這項統計量服從一個給定的概率分佈,而這在另一種假設下則不然。從而若檢驗統計量的值落在上述分佈的臨界值之外,則可認為前述零假設未必正確。
檢驗統計量的例項有t統計量、f統計量和德賓-沃森統計量。
4樓:赫清竹魯昭
檢驗統計量簡單來說就是用來決定是否可以拒絕原假設的證據。檢驗統計量的值是利用樣本資料計算得到的,它代表了樣本中的資訊。檢驗統計量的絕對值越大,拒絕原假設的理由越充分,反之,不拒絕原假設的理由越充分。
5樓:小葫蘆
平均數、中位數、眾數。
樣本均值(即n個樣本的算術平均值) ,
樣本方差(即n個樣本與樣本均值之間平均偏離程度的度量),樣本極差(樣本中最大值減最小值),
眾數,樣本的各階原點矩和中心矩。
統計量是統計理論中用來對資料進行分析、檢驗的變數。巨集觀量是大量微觀量的統計平均值,具有統計平均的意義,對於單個微觀粒子,巨集觀量是沒有意義的.相對於微觀量的統計平均性質的巨集觀量也叫統計量。需要指出的是,描寫巨集觀世界的物理量例如速度、動能等實際上也可以說是巨集觀量,但巨集觀量並不都具有統計平均的性質,因而巨集觀量並不都是統計量。
樣本的已知函式;其作用是把樣本中有關總體的資訊彙集起來;是數理統計學中一個重要的基本概念。統計量依賴且只依賴於樣本x1,x2,...xn;它不含總體分佈的任何未知引數。
從樣本推斷總體(見統計推斷)通常是通過統計量進行的。例如x1,x2,...,xn是從正態總體n(μ,1)(見正態分佈)中抽出的簡單隨機樣本,其中均值(見數學期望)μ是未知的,為了對μ作出推斷,計算樣本均值。可以證明,在一定意義下,塣包含樣本中有關μ的全部資訊,因而能對μ作出良好的推斷。
這裡只依賴於樣本x1,x2,...,xn,是一個統計量。
6樓:無語翹楚
統計量是統計理論中用來對資料進行分析、檢驗的變數。
巨集觀量是大量微觀量的統計平均值,具有統計平均的意義,對於單個微觀粒子,巨集觀量是沒有意義的.相對於微觀量的統計平均性質的巨集觀量也叫統計量.需要指出的是,描寫巨集觀世界的物理量例如速度、動能等實際上也可以說是巨集觀量,但巨集觀量並不都具有統計平均的性質,因而巨集觀量並不都是統計量.
數理統計的基本概念。指不含未知引數的樣本函式。如樣本x?
1,x?2,...,x?n的算術平均數(樣本均值)=1n(x?
1+x?2+...+x?n)就是一個統計量。
從樣本構造統計量,實際上是對樣本所含總體的資訊提煉加工;根據不同的推斷要求,可以構造不同的統計量。
統計量有眾數,平均數,中位數等等
評價估計量好壞的標準
1) 無偏性。無偏性是指估計量抽樣分佈的數學期望等於被估計的總體引數。設總體引數為θ,所選擇的估計量為 θˆ,如果e( θˆ)= θ,稱 θˆ 為 θ 的無偏估計量。
(2) 有效性。一個無偏的估計量並不意味著它就非常接近被估計的引數,它還必須與總體引數的離散程度比較小。假定有兩個用於估計總體引數的無偏估計量,分別用m1和m2 表示,它們的抽樣分佈的方差分別用 d(m1 )和d(m2 )表示,如果 m1的方差小於m2 的方差,即d(m1)< d(m2 ),我們就稱m1是比m2更有效的一個估計量。
在無偏估計的條件下,估計量方差越小估計也就越有效。 (3)一致性,是指隨著樣本量的增大,點估計量的值越來越接近被估總體的引數。
統計學上的估計量的無偏性與一致性的區別與聯絡?
7樓:恩靜立
無偏性:樣本組數無限增加。一致性:樣本容量無限增加。
8樓:匿名使用者
因為一個在估計量的一致性上,我們追求的是當樣本接近於無限大時,我們的估計量會越來越接近真實的估計量,或者是說無偏估計量。然而有時無論怎麼接近,這個估計量卻永遠不會是真正的無偏估計量。也就是說這個估計量的偏差只會越來越小但不會等於無偏估計量。
打個比方,一個期望值的估計量 μ=(1/n(x1+x1+...xn))+1/n,當n趨近無限大時,這個估計量會越來越接近真實的期望值,但是他永遠不會等於真實的估計值也就是 (1/n(x1+x1+...xn))。
我們就可以說這個估計量μ符合一致性但是他沒有無偏性。
在統計學裡我們說predict跟estimate的區別是啥?
9樓:流水bb蟲
1.在應用範圍上,「predict」是對未來可能出現的情況的**,而「estimate」是對現有事實的估計。
2.在時間範圍上,「predict」注重的是未來的決策,而「estimate」注重的是現行的決策。
3.在資料收集上,「predict」是未知未來資料,僅用現有資料去推測未來,而「estimate」是已知所需資料,通過模型來得出各變數間的關係。
統計學中將「predict」稱為統計**,「estimate」稱為統計估計。
「predict」主要指的是在沒有獲得相關的資料時,基於已知的事實,從推理的角度,來決策可以採取的行為。
「estimate」是指已獲得相關的資料,用某個確定的樣本值而得到的一個確切地估計值。
擴充套件資料:
常用的統計**方法:
一、指標對比分析法
又稱比較分析法,是統計分析中最常用的方法。是通過有關的指標對比來反映事物數量上差異和變化的方法。
二、分組分析法
指標對比分析法是總體上的對比,但組成統計總體的各單位具有多種特徵,這就使得在同一總體範圍內的各單位之間產生了許多差別,統計分析不僅要對總體數量特徵和數量關係進行分析,還要深入總體的內部進行分組分析。
三、時間數列及動態分析法時間數列。是將同一指標在時間上變化和發展的一系列數值,按時間先後順序排列,就形成時間數列,又稱動態數列。
它能反映社會經濟現象的發展變動情況,通過時間數列的編制和分析,可以找出動態變化規律,為**未來的發展趨勢提供依據。時間數列可分為絕對數時間數列、相對數時間數列、平均數時間數列。
四、指數分析法
指數是指反映社會經濟現象變動情況的相對數。有廣義和狹義之分。根據指數所研究的範圍不同可以有個體指數、類指數與總指數之分。
五、平衡分析法
平衡分析是研究社會經濟現象數量變化對等關係的一種方法。它把對立統一的雙方按其構成要素一一排列起來,給人以整體的概念,以便於全域性來觀察它們之間的平衡關係。
六、綜合評價分析
社會經濟分析現象往往是錯綜複雜的,社會經濟執行狀況是多種因素綜合作用的結果,而且各個因素的變動方向和變動程度是不同的。
七、**分析
巨集觀經濟決策和微觀經濟決策,不僅需要了解經濟執行中已經發生了的實際情況,而且更需要預見未來將發生的情況。根據已知的過去和現在推測未來,就是**分析。
10樓:
希望以下資訊對你有所幫助:
11樓:何處淬吳鉤
estimate:
1估計:粗略的計算或由不完全資料計算的;2估計量,估計值:統計學上指總體引數的值;同estimator;3評估:作出或應用這樣的估計或統計資料
習慣用語
biased estimate 有偏估計:不無偏誤的點估計值
consistent estimate 相容估計〔值〕,一致估計〔值〕:隨著樣本的增加可使結果接近於待測引數的統計,即只要樣本大到一定程度,就可使取樣誤差小到符合要求的程度
interval estimate 區間估計:一種統計學估計,表明它所提出的引數在特定區間內所具有的特定置信度;參見point estimate
point estimate 點估計〔值〕:一種統計學估計,即為引數定出的一個值;參見interval estimate
product-limit estimate 乘積極限估計:即kaplan-meier生存曲線;見curve項下kaplan-meier survival curve
unbiased estimate 無偏估計〔值〕:樣本分佈的均值等於待估引數的一種點估計,如樣本的均值和方差計算恰當,即為對總體均值和方差的無偏估計
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predict是**,推測。
estimate意思是估計,是根據統計量(一般是樣本資料)估算另一個統計量(一般是總體資料的統計量,已經客觀存在,但測量難度大,甚至是不可測的)。
predict是**,根據當前的資料,**將來某一事實發生情況。
例如,某校其中考試成績,從中隨即抽取100名學生的成績並計算平均成績,用這些資料估計該校其中考試成績總平均成績是estimate,根據以往的經驗以及這次抽樣的平均成績**期末成績,則是predict。
12樓:匿名使用者
舉個例子:
假如有一組觀察資料:
x1, x2,......,xn
y1, y2,......yn
根據已有數
據,可以建立一個模型,比如說線性迴歸模型。
y1hat,......ynhat就是分別應對x1, x2,......,xn的模型估算值--estimate。
而在這個模型的基礎上,使用一個未知(未觀察)值xm,所求得的ym就是predict.
統計學是學什麼內容的，大學統計學主要學什麼？
大學統計學主要學數理統計 經濟學 計量經濟學 概率論等內容。大學的統計專業，可能有兩個方向，一個是理學中的統計，一個是經濟學中的統計，前者更重視數學基礎和統計學科本身的學習，後者偏應用，學得更多的是經濟學與統計學的交叉內容。一般來講本科程度能開的統計學類課程包括 高等數學 概率論 數理統計 多元統計...
統計學中的p值代表什麼統計學中t值p值是什麼意思？怎麼計算？
我儘量用形象的語言說 p值越小 說明犯第一類錯誤的概率越小 你越可以推翻傳統的 保守的觀點 越可以接受新提出的 感興趣的觀點 什麼是第一類錯誤 統計上把保守的 傳統的觀點作為原假設 新穎的 感興趣的 想去論證的觀點作為備擇假設 就好比一個犯罪嫌疑人 在沒有確鑿的證據前都只能以他無罪為原假設 因為一個...
統計學裡面的自由度是什麼，在統計學中，什麼是自由度？
統計學上的自由度 degree of freedom,df 是指當以樣本的統計量來估計總體的引數時，樣本中獨立或能自由變化的資料的個數，稱為該統計量的自由度。例如，在估計總體的平均數時，樣本中的 個數全部加起來，其中任何一個數都和其他資料相獨立，從其中抽出任何一個數都不影響其他資料 這也是隨機抽樣所...