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以 樣本 數據來估計 母體 母數
- 在 統計學 中，點估計（英語： point estimation ）是指以 樣本 數據來估計 母體 母數 ， 估計結果使用一個點的數值表示「最佳估計值」，因此稱為點估計。 由樣本數據估計母體分布所含未知母數的真實值，所得到的值，稱為估計值。
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在 統計學 中，點估計（英語： point estimation ）是指以 樣本 數據來估計 母體 母數 ， 估計結果使用一個點的數值表示「最佳估計值」，因此稱為點估計。 由樣本數據估計母體分布所含未知母數的真實值，所得到的值，稱為估計值。 點估計可以與 區間估計 形成對比：這種區間估計通常是在 頻率論推斷 的情況下的 信賴區間 ，或在 貝氏推論 的情況下的 可信區間 。 估計法 [ 編輯] 目前有多種估計法可供選擇，每種估計法都有不同屬性。 最小變異數均值不偏估計 （MVUE），能夠使平方誤差 損失函數 的 風險 （預期損失）最小化。 最佳線性不偏估計 （BLUE） 最小均方誤差 （MMSE） 中值不偏估計 ，能夠使絕對誤差損失函數的風險最小化. 最大概似估計 （MLE）
基本介紹. 中文名 ：點估計. 外文名 ：point estimation. 又稱 ：定值估計. 提出 ：К.皮爾森在1894年. 學科 ：高等數學. 來源 ：機率論與數理統計. 概述. 由 樣本數據 估計 總體分布 所含未知參數的 真值 ，所得到的值，稱為 估計值 。 點估計的精確程度用 置信區間 表示。 當母群的性質不清楚時，我們須利用某一量數作為估計數，以幫助了解母數的性質。 如：樣本平均數乃是母群平均數μ的估計數。 當我們只用一個特定的值，亦即數線上的一個點，作為估計值以估計母數時，就叫做點估計。 點估計目的是依據 樣本 X= (X 1 、X 2 …X i )估計總體分布所含的未知參數θ或θ的函式g (θ)。
2015年7月2日 · 點估計 也稱 定值估計 ，它是以 抽樣 得到的 樣本指標 作為 總體指標 的估計量，並以樣本指標的實際值直接作為總體未知參數的估計值的一種推斷方法。 [ 編輯] 點估計的方法有 矩估計法 、 順序統計量法 、 最大似然法 、 最小二乘法 等。 這裡僅介紹最為簡單、直觀又常用的矩估計法。 在 統計學 中，矩是指以期望為基礎而定義的數字特征，一般分為原點矩和中心矩。 設X為 隨機變數 ，對任意正整數k，稱 E(Xk) 為隨機變數X的k階原點矩，記為： mk = E(Xk) 當k＝1時， m1 = E(X) = μ. 可見一階原點矩為隨機變數X的數學期望。 我們把 Ck = E[X − E(X)]k 稱為以E (X)為中心的k階中心矩。 顯然，當k＝2時，
2020年8月19日 · 點估計（point estimation）是指用樣本資料來估計母體參數，使用一個點的數值表示其估計值，因此稱為點估計。 事實上我們相當常見的樣本平均數或樣本變異數就是點估計，我們是使用樣本資料計算出一個數值，然後再用這個點的數值去估計母體的參數。 用樣本平均數或樣本變異數去估計母體平均及母體變異就是點估計 ，用樣本平均去估母體平均，用樣本變異去估母體變異，用樣本的某個統計量直接去估母體參數，看起來好像非常直觀且簡單吧?
點估計(Point Estimation) ----利用樣本統計量直接推估母體參數稱之。 例如:Sample Mean X Î Population Mean μ. 區間估計(Interval Estimation) ----利用樣本統計量估計出一個區間去估計母體參數,此區間可靠度可知。 例如:馬英九支持率在95% 的信賴水準下,介於[25%, 30%]。 Point Estimate ( 點估計) A point estimate is the statistic, computed from sample information, which is used to estimate the population parameter. Examples:
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Concept. 推論統計學: 利用樣本統計量及其抽樣分配來對母體參數進行推估,以暸解母體的特性. 母數統計學(parametric statistics):假設母體為常態或樣本為大樣本的情況下的推論統計學. 無母數統計學(nonparametric statistics):指母體分配不是常態或樣本為小樣本的情況下的推論統計學. 貝氏統計學(Baysian statistics):利用樣本訊息去修正母體參數的事後機率分配, 再利用該事後機率分配去推論母體參數. ※目的. 統計估計(statistical estimation) 假設檢定(hypothesis testing) 統計估計. 統計估計. 統計估計是利用樣本統計量去推估母體參數的方法。
2016年8月23日 · 點估計及區間估計 (Point Estimation and Interval Estimation) 國立臺灣大學農藝所生物統計組碩士班 賴薇云. 一、前言. 統計學可分為主要的兩個分支，敘述統計及推論統計。 在我們對感興趣的母群體進行抽樣後，所得到的樣本資料凌亂不堪，無法提供任何訊息。 此時，我們可以將原始資料整理成圖表或敘述統計量（平均值、變異數等），讓我們對資料的輪廓有一定的基本認識，例如資料分布的中心點、變異性、對稱性及偏歪性等，這就是敘述統計學。 推論統計學則是由樣本資料的特徵，反推母群體的特徵。 推論統計學又可分為估計和檢定，其中，我們從母群體抽出樣本後，計算樣本統計量來推論母體參數的過程就稱為估計。 估計又可細分為點估計及區間估計，將於本篇進行介紹。 二、點估計.
