※ 引述《[email protected] (issac)》之铭言： : 当我们在找最佳不偏估计式的时候， : 在众多的不偏估计式里面， : 我们会去挑变异数最小的那些估计式， : 这是为什麽呢？ : 烦请各位为我解惑 谢谢 ^^ 以射箭为例，靶心当作是要估计的参数。 不偏估计量 ：瞄得准靶心。 每次射箭 有时偏右、有时偏左、偏上或偏下。。。。 但，所有可能偏差的平均 是 零 （不偏的意思，就是这个） 估计量的变异数：他与他的期望值距离平方的期望值 。 可以将变异数想成描述该估计量 可能变化「范围」的一个量。 因此，变异数愈小，代表估计量越「稳定」。 所以，不偏估计量们 都有瞄准靶心的特性喔 那 要 选择一个射箭范围大概在靶心附近10公分的，或一个范围大概在靶心附近100公分 任 谁 都要选「稳定」一点的罗，亦即变异数10公分那个估计量罗。 不是？ -- --

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