作者s512874690 (爪爪)
看板Statistics
标题[问题] 一致性跟卡方的问题
时间Sun Apr 10 20:06:45 2016
有偏估计但有一致性的情况我可以理解，但为什麽会有不偏估计却没有一致性的情况呢，
我
的想法是不管怎麽样，样本n非常接近母群的情况下，估计值应该都会趋近母数吧?
另一个问题是我跟我朋友借讲义来看，但他也无法跟我解释下面这段话的意思，麻烦高手
指点一下
:Np或Nq很大时，卡方检定值之分配倾向连续
谢谢各位
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1F：→ myty383: 不偏估计量不一定会受样本数影响04/10 22:00
2F：→ myty383: 所以n变大不一定会更趋近母数04/10 22:08
3F：→ myty383: 要看你的估计量形式而定04/10 22:08
4F：→ myty383: 会同时满足是因为一者准则是期望值一者是机率收敛04/10 22:10
5F：→ myty383: 不偏要看估计量结构04/10 22:15
6F：→ myty383: 一致是看估计量变异数结构04/10 22:16
7F：→ myty383: 用例子去了解比较容易懂04/10 22:17
※ 编辑: s512874690 (114.136.251.92), 04/11/2016 07:46:11
感谢，可是我原本把没有打成有了 QQ
※ 编辑: s512874690 (61.60.221.19), 04/11/2016 07:51:09
8F：推 myty383: 因为你样本数跑到无限的时候....n跟n+ n- 不用计较啊...04/11 10:12
9F：→ myty383: 但是乱除就破坏不偏啦 04/11 10:13
不好意思我看不太懂，我刚刚有改过内文，我不懂的是不偏估计为何没有一致性，如果m
大没看错那可以麻烦再解释清楚一点吗？ 谢谢你
※ 编辑: s512874690 (223.136.77.88), 04/11/2016 16:39:50
10F：→ myty383: 因为不偏估计量不一定受样本数影响而机率收敛至母数04/11 17:37
11F：→ myty383: ex.X1→估母体平均 E(X1)=miu V(X1)=sigma/104/11 17:39
12F：→ myty383: X1为不偏 但没有一致 因为样本数再大也不会机率收敛至miu04/11 17:40
13F：→ myty383: (n>无限)limP(|X1-miu|<E)>=lim[1-(sigma/E^2)]04/11 17:42
14F：→ myty383: limP(|X1-miu|<E)不等於1 可以看出要=1> 1-()<要收敛至004/11 17:48
15F：→ myty383: 估计量的变异数要受样本数影响才有机会满足一致性04/11 17:52
16F：→ myty383: 但是不偏估计量考虑的是估计量本身的形式能否满足不偏 04/11 17:52
17F：→ yhliu: "Np或Nq很大时，卡方检定值之分配倾向连续" 这句话有问题. 04/13 15:26
18F：→ yhliu: 应说: n*p0 及 n*q0 够大时, 卡方统计量 (用於检定 p=p0) \ 04/13 15:29
19F：→ yhliu: 接近卡方分布. (Note: 检定一个二项比例之统计量正确分布是 04/13 15:32
20F：→ yhliu: 离散的, 并不因称之为 "卡方统计量" 就是连续型的卡方分布. 04/13 15:34
21F：→ yhliu: 只当 n 够大时, 才能用连续型的卡方分布近似之.) 04/13 15:36
谢谢两位，所以意思就是当n够大时
sigma(Oi-Ei)^2/Ei才可以用之前根据Z^2所得到的分配去检定，这样吗？
※ 编辑: s512874690 (114.136.249.201), 04/16/2016 16:28:30