Lucia2022-12-12 09:51:45

同学你好
在统计学中，最好的估计量为BLUE（Best linear unbiased estimate），全称为最佳线性无偏估计量。所以，在选择估计量的时候，重点看的就是其中的三个性质，分别为：
1) 无偏性。无偏性前面的计算样本均值和无偏样本方差的时候就提到过。
2) 线性。线性的主要目的还是为了留存无偏性。因为无偏在线性转化中是不会消失的，但是在非线性（开方，平方，指数，对数等运算）转化中都会消失，所以线性指标也是一个好的估计指标的标准。像几何平均数就不满足线性。
3) 最佳。无偏估计量可能有许多个，其中方差最小的无偏估计量被称为最小方差无偏估计量，又称有效估计量。所以，有效性的定义是：对于同一个参数，当没有其他线性无偏估计量具有比该估计量更小的抽样误差时，则称该无偏估计量是有效的。有效性的定义也可以这样理解：无偏估计量的方差越小，代表了其离散程度越小.