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1)  Asymptotic upbiased estimation
渐近无偏估计
2)  asymptotic unbiased estimator
渐近无偏估计量
3)  uniformly asymptotically unbiased estimation
一致渐近无偏估计
4)  asymptotically median unbiased estimate
渐近中位无偏估计
1.
The asymptotic efficiency of estimates,under the restriction of asymptotically median unbiased estimates,of a general function of parameter vector is addressed in several kinds of distribution families.
本文在几种重要的分布族中，给出了渐近中位无偏估计的渐近效率的一种定义。
5)  asymptotic unbiased estimation
渐进无偏估计
6)  asymptotic unbias
渐近无偏
1.
The asymptotic unbiasedness and the strong consistency and rate of convergence under given conditions are obtained.
在测度弱收敛的意义下,研究了一般概率测度μ的核估计μn,得到了它的渐近无偏性、强相合性及在给定条件下的收敛速度。
补充资料：无偏估计量


无偏估计量
unbiased estimator

无偏估计里【训挽”目巴山旧奴甘;uecMe山.。二oue~] 数学期望等于被估计的量的统计估计最(statist派destin卫tor).假设随机变量X取值于样本空间(王，黔，尸。)(e任0);拟根据X的实现估计函数j:0~。，f是从参数集O到某个集合O的映射;选统计量T=T(X)作函数f(0)的估计量.如果对于一切e‘O，统计量T满足 〔。{T}一丁T(二)己尸。(二)一f(。)， 王则称T为函数f(0)的无偏估计量(皿b此ed estjlll主-tor).常称无偏估计量无系统误差. 例1.设随机变量X.，…，戈的数学期望同为日，即 E。{X，}二·一〔。{Xn}二口.这时统计量 T一c IX:+…+几戈，cl十…+c。一l是数学期望日的无偏估计量.特别地，观测值的算术平均值X二(x、+…十戈)/n是口的无偏估计量.在该例中f(口)三小 例2.设XI，…，戈是独立服从同一概率分布的随机变量，其分布函数为F(x)，即 户{X，O， 、--一，“Jk!由于E{X}=口，故观测值X本身就是其数学期望口的无偏估计量.同样，例如统计量X(X一1)是函数f(田二扩的无偏估计量.一般，统计量 厂rl=X(X一1卜·(X一+l)，r=1，2，…是函数f(的一口r的无偏估计量.特别地，由此可见，统计量 T(X)=l+艺(一l)rXI·， r~!是函数f(0)=(l+口)一’(0<口0)的同一PoisS0n分布，其母函数 g:(口)=exP{0(z一l)}是整解析函数，从而有唯一无偏估计量.这时，X=X，十…十X。是充分统计量，服从参数为”口的Pois-son分布.如果T(X)是g:(的的无偏估计量，则它应满足无偏性方程 E。{T(X)}=夕:(口)=e”‘，一”.由此可见一，、、一{‘誉)(;)*(卜青)一，若。、、、、T(xl二之八 七o，其他即参数为X和1/n之二项分布的母函数，是Poisson分布母函数的无偏估计量. 例6一9表明，在实际中相当常见的情形下，如果局限于无偏估计类，则正是由于无偏估计量的概念，使求最优估计量的问题变得容易解决.A.H.K朋-Morope日(【1」)研究了建立无偏估计的问题，特别是参数未知时建立正态分布函数的无偏估计量的问题.无偏估计量更一般的定义属于E.址加mnn.按E.玩h-Inann的定义(见[21)，参数0的统计估计量T=T(X)关于损失函数L(口，T)称为无偏的(unb此ed)，如果对于一切口，口‘任0，有E，，IL(日’，T(X))})E‘，{L(0，T(X))}·此定义的变形见13].在相当宽的条件下，10.B.JI扣l-皿K及其学生(见【4〕)证明了最优无偏估计量与损失函数无关.
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参考词条