Estimateur sans biais

1. Ce que l'on entend par estimateur impartial?
2. Qu'est-ce qu'une formule d'estimation impartiale?
3. Quels sont les estimateurs impartiaux biaisés par rapport?
4. Quels sont les trois estimateurs impartiaux?

Ce que l'on entend par estimateur impartial?

On dit qu'un estimateur n'est pas biaisé si son biais est égal à zéro pour toutes les valeurs du paramètre θ, ou de manière équivalente, si la valeur attendue de l'estimateur correspond à celle du paramètre.

Qu'est-ce qu'une formule d'estimation impartiale?

Définition 1. Une statistique D est appelée un estimateur impartial pour une fonction du paramètre g (θ) à condition que pour chaque choix de θ, eθd (x) = g (θ). Tout estimateur qui n'est pas impartial est appelé biaisé. Le biais est la différence bd (θ) = eθd (x) - g (θ).

Quels sont les estimateurs impartiaux biaisés par rapport?

Un estimateur biaisé est celui qui s'écarte de la valeur de la population réelle. Un échantillon biaisé peut toujours être utile si la nature du biais et la quantité de biais existe est connue. Un estimateur impartial est lorsqu'une valeur d'un échantillon est la même que la valeur réelle d'un paramètre de population.

Quels sont les trois estimateurs impartiaux?

La moyenne de l'échantillon est un estimateur impartial de la moyenne de la population, . La variance de l'échantillon est un estimateur impartial de la variance de la population, . La proportion d'échantillon, P est un estimateur impartial de la proportion de la population, .