估计量的标准特点包括什么(
良好的估计量应具备的特点包括()?？
正确答案🧿🐥-——🐓：有效性😅🦢-_🌜；一致性🌤|_*；无偏性🌘-|🐡，
[解析]好的点估计量应具备的特性🎱🦁——🎆🦓：① 无偏性🐘——😋，一切可能样本统计量的值与总体参数值偏差的平均值为0;② 有效性😆😞||🎊😥，当总体参数不只有一种无偏估计量时☀️-🪁🏸，某一种估计量的一切可能样本值的方差小者为有效性高🪀🤥——😓🎯；③ 一致性😦-——🌤，当样本容量无限增大时🐄🌘|🐩*，估计量的值能越来越接近它所估计的总体参数值🐸🦢|🕷😕；④ 充分性🤨——|🌸😄， 一个好了吧🥈|🦍🐿！
正确答案🧿🐥-——🐓：有效性😅🦢-_🌜；一致性🌤|_*；无偏性🌘-|🐡，
[解析]好的点估计量应具备的特性🎱🦁——🎆🦓：① 无偏性🐘——😋，一切可能样本统计量的值与总体参数值偏差的平均值为0;② 有效性😆😞||🎊😥，当总体参数不只有一种无偏估计量时☀️-🪁🏸，某一种估计量的一切可能样本值的方差小者为有效性高🪀🤥——😓🎯；③ 一致性😦-——🌤，当样本容量无限增大时🐄🌘|🐩*，估计量的值能越来越接近它所估计的总体参数值🐸🦢|🕷😕；④ 充分性🤨——|🌸😄， 一个好了吧🥈|🦍🐿！
最佳线性无偏估计量1🧸-🐲🐲、英文名称*——🌧：best linear unbiased estimator🎫🦈-🐃🦧；BLUE 2🐺__🏉、定义☀️||♥：如果一个参数的估计量具有线性(估计量是样本观察值的线性函数)🦋🎄——🌹🦋、无偏(估计量的数学期望等于真值)和估计误差方差最小等统计学性质🤗--🙊，称其为最佳线性无偏估计量🐝😁-*🦇。3🤖🏈__🐾🐊、应用学科🦍-⚡️🦝：遗传学（一级学科）🦍🌾——🏉，群体🐦|🐲、数量遗传学（二级学等会说🤯-🐪。
点估计指在进行参数估计时🦝|-🙃🐉，用一个特定点值作为总体参数的估计值🎳——☁️🌨。如用样本平均数估计总体平均数🎏🌵——🐇。标准误差(英文🌺__🐋🪢：Standard Error) 样本平均数分布的标准差🪰🥊-|😉。标准误差用来衡量抽样误差🎟🐂|_🐄。标准误越小🌷🦔——🐔♠，表明样本统计量与总体参数的值越接近🍂_|🤖🌳，样本对总体越有代表性🐈🌾-——♣😰，用样本统计量推断总体参数的可靠度越大🐉——😾。因此🪲🦠——🏸，标准误是等会说🌜🏒||🌪。
概率论与数理统计复习时应该注意什么??？
积分是要用到的🎈——|🐌，概率前面的随机变量不是离散就是连续型的🥅——|🍄，其中连续型的求分布函数不论一次二次都是要用积分的😵🏏————😧，包括什么边际呀什么的🦁🌿|👽😼，不过也不是很难的🥈😥_🐇，关键是看例题🧧🎭————🐂，或者是以前的作业👹-🎄，最后用到做题目中的也就是那几种了😌🤖--🌨🪶。还有就是⛅️|-🖼*，不懂就问会的人呗🪶🐑|🐕🦺🦢，与其自己重新啃书本🎃🐚_🦔🐔，不如直接窃取别人还有呢？
1.定义无偏估计是参数的样本估计量的期望值等于参数的真实值🐩|🍃😚。估计量的数学期望等于被估计参数🕸☘——🌚，则称此为无偏估计🤤-|🐽。2.无偏性对于待估参数😗🦐|_☘️☺️，不同的样本值就会得到不同的估计值💮🦀__🐈⭐️。这样🙄🪀|_😂🎈，要确定一个估计量的好坏🐥🌔|_🐁，就不能仅仅依据某次抽样的结果来衡量🌳_😽✨，而必须由大量抽样的结果来衡量♥_🐟。对此🌩🀄_**，一个自然而有帮助请点赞🥀-——🎄。
计量经济学考试重点?？
20🌻🐝-_🌪、遗漏变量会有什么后果🐔🦜_🌼😱：会造成模型参数的估计量有偏且不一致🦈🌒__*，还会造成模型误差项的方差估计有偏*__🧵😺，进而使得参数估计量有偏🦒🐽_🦔，t统计量和F统计量不可靠⛳🕸|✨🦄，从而变量的显著性检验失去意义*🐝|🌛。21*🔮——-🦔🐿、多重共线性的后果🦉😲|——🎐🎯：理论后果🙉_💐💐：OLS估计量依旧是最佳线性无偏估计量(blue). 实际后果🎖|😨*：OLS估计量的方差和标准误较大🦋🌞-——*；置信区间等我继续说🌕🌩——_😱。
(1)求出未知参数的估计量🦗🐓——_🐂； (2)在一定信度(可靠程度)下指出所求的估计量的精度🌸🌵——-😛🐨。其中😀-_🦙，信度一般用概率表示😫_|😇，如可信程度为95%;精度用估计量与被估参数(或待估参数)之间的接近程度或误差来度量🍀🦇|_🐞🤩。用样本矩估计总体矩🌤-🙀🥎，从而得到总体分布中参数的一种估计*😫_🐋🌵。它的思想实质是用样本的经验分布和样本矩去替换总体的分布好了吧😑🐑-_🐹😲！
名词解释1?？
③用两个极端组通过率的差异作为区分度的指标🪆🐿--🙉，其值受分组标准的影响🌳|*🐍； ④区分度值的大小与样本的同质性有关🐵😣————💐。3.区间估计指根据估计量以一定可靠程度推断总体参数所在区间范围的参数估计的一种形式🐞-🦔。它是用数轴上的一段距离表示未知参数可能落入的范围😍_😣，虽不具体指出总体参数等于什么😓🐝-——🦎🕹，但能指出未知总体参数落入某一区说完了🐒🦜_🌜🐕🦺。
标准误可能会减小🐘_*🔮，估计更加显著🌑——🐅🐒。Angrist曾经问Alen Meltzer,他是否对把时间花费在寻求回归结果上感到满意🐈🌎——🏈，因为那之后只不过是很多双面加宽绿色条的论文而已🦗🌴-*❄。他大笑😸🌸——_*🐭，然后说这是他最愿意做的😒————😴。现在Angrist们也和大学和研究院的老师和指导老师一样😀🪳|-🐋🦕，整日地追寻着回归结果🎋_-🤩。在没有随机分配可以利用时*——-🛷，我们未必能对回归等我继续说😊-——🥀🐳。