CFA數(shù)量中，假設(shè)檢驗(yàn)是非常重要的內(nèi)容，而抽樣和估計(jì)又是做假設(shè)檢驗(yàn)的基礎(chǔ)。但是，好多同學(xué)對判斷估計(jì)量的好壞標(biāo)準(zhǔn)卻理解的不夠準(zhǔn)確，或者對這些標(biāo)準(zhǔn)的概念混淆不清。

　　點(diǎn)估計(jì)是參數(shù)估計(jì)的重要組成部分，點(diǎn)估計(jì)的常見方法有矩估計(jì)和極大似然估計(jì)，衡量一個(gè)點(diǎn)估計(jì)量的好壞的標(biāo)準(zhǔn)有很多，比較常見的有：無偏性(Unbiasedness)、有效性(Efficiency)和一致性(Consistency)。

　　由于抽樣具有隨機(jī)性。每次抽出的樣本一般都不會(huì)相同，根據(jù)樣本值得到的點(diǎn)估計(jì)的值也不盡相同。那么，如何來確定一個(gè)點(diǎn)估計(jì)的好壞呢?單憑某一次抽樣的樣本是不具有說服力的，必須要通過很多次抽樣的樣本來衡量。因此，我們?nèi)菀啄芟氲降木褪?，?jīng)過多次抽樣后，將所有的點(diǎn)估計(jì)值平均起來，也就是取期望值，這個(gè)期望值應(yīng)該和總體參數(shù)一樣。這就是所謂的無偏性(Unbiasedness)。

　　有效性(Efficiency)是指，對同一總體參數(shù)，如果有多個(gè)無偏估計(jì)量，那么標(biāo)準(zhǔn)差小的估計(jì)量更有效。因?yàn)橐粋€(gè)無偏的估計(jì)量并不意味著它就非常接近被估計(jì)的參數(shù)，它還必須和總體參數(shù)的離散程度比較小。

　　一致性(Consistency)是指隨著樣本量的增大，點(diǎn)估計(jì)的值越來越接近被估計(jì)的總體的參數(shù)。

　　因?yàn)殡S著樣本量增大，樣本無限接近總體，那么，點(diǎn)估計(jì)的值也就隨之無限接近總體參數(shù)的值。

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