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    wald统计量怎么解释

    来源:网络收集  点击:  时间:2024-04-18
    【导读】:

    wald统计量就是这些参数都相等对无约束模型得到参数的估计值。

    统计量是统计理论中用来对数据进行分析、检验的变量。宏观量是大量微观量的统计平均值,具有统计平均的意义,对于单个微观粒子,宏观量是没有意义的。

    相对于微观量的统计平均性质的宏观量也叫统计量。需要指出的是,描写宏观世界的物理量例如速度、动能等实际上也可以说是宏观量,但宏观量并不都具有统计平均的性质,因而宏观量并不都是统计量。

    扩展资料:

    常用的统计量

    1、平均数、中位数、众数。

    2、样本均值(即n个样本的算术平均值) ,

    3、样本方差(即n个样本与样本均值之间平均偏离程度的度量),

    4、样本极差(样本中最大值减最小值),

    5、众数,样本的各阶原点矩和中心矩。

    6、样本的已知函数;其作用是把样本中有关总体的信息汇集起来;是数理统计学中一个重要的基本概念。统计量依赖且只依赖于样本x1,x2,…xn;它不含总体分布的任何未知参数。从样本推断总体(见统计推断)通常是通过统计量进行的。

    例如x1,x2,…,xn是从正态总体N(μ,1)(见正态分布)中抽出的简单随机样本,其中均值(见数学期望)μ是未知的,为了对μ作出推断,计算样本均值。可以证明,在一定意义下,塣包含样本中有关μ的全部信息,因而能对μ作出良好的推断。这里只依赖于样本x1,x2,…,xn,是一个统计量。

    参考资料:百度百科-统计量

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