黄石2025-01-10 10:02:54

同学你好。详见另一条回答。对于本章学习的一系列性质（无偏、有效、一致等），它们的重要作用在于对我们的样本估计量进行“背书”。现实中，我们想要获得总体参数，但通常很难直接基于总体数据去进行研究（有时总体数据太大，比如你想要统计全中国人的平均身高，去研究14亿人口的数据就过于困难了；再比如对于总体数据的研究可能会对总体数据造成毁坏，比如我想研究工厂生产的火柴的燃烧成功率，研究总体数据意味着总体所有火柴都会遭到破坏），因此我们会从总体中抽取样本、基于样本估计量来去推断总体参数可能的取值。那这就要求我们的样本估计量性质一定要好：性质不好的估计量，我们肯定也不放心用它们来估计总体参数。无偏、有效、一致其实就是从不同的维度去描述了一个样本估计量应该具备的良好性质，有了这些良好性质，我们才能放心地用样本估计量去推断总体。