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评价估计量优劣的三个标准下载_评价估计量优劣的三个标准是(2024年11月测评)

内容来源：少年郎网站优化团队所属栏目：新闻更新日期：2024-11-29

评价估计量优劣的三个标准

大学学习心得分享 | 432简答题七嘿，大家好！最近开学事情多，好久没更新啦，大家别打我。𐟘… 参数估计基础概念首先，咱们得搞清楚一些基础概念。比如，什么是估计值和估计量？还有，点估计和区间估计到底有啥区别？特别是区间估计，很多人容易搞混，得特别注意哦！评价估计量的标准接下来，关于评价估计量的标准，这个问题出现的频率可是相当高的。大家一定要记牢，考试的时候可是会考到的！总体参数的区间估计然后，是关于总体参数的区间估计。无论是单个参数还是多个参数的区间估计，公式可不少，大家一定要分情况记清楚，不然计算的时候可能会出错哦❌。公式整理我把这些公式都整理在公式表里了，电子版已经整理好了。欢迎大家关注、点赞、收藏和评论！𐟒ꊊ希望这些分享对大家有帮助，祝大家学习顺利！𐟓š

𐟓Š统计学笔记分享：第六到七章总结𐟓Š 𐟓š 统计学笔记整理：第六到七章总结 𐟓… 日期： NO. 𐟓Š 统计量及其抽样分布统计量：如果从总体X中抽取一个容量为n的样本，记作x1, x2, ..., xn，并且从这些样本中构造一个数，这个数不依赖于任何未知参数，那么这个数就被称为统计量。常用统计量：样本均值：反映总体X的数学期望信息。样本方差：反映总体X的方差信息。变异系数：反映随机变量在以均值为单位时取值的离散程度。 𐟓Š 抽样分布样本统计量的抽样分布是一种理论分布。在重复选取容量为n的样本时，由该统计量的所有可能取值形成的相对频数分布。 𐟓Š 评价估计量的标准无偏性：估计量的抽样分布的数学期望等于被估计的总体参数。有效性：对同一总体参数的两个无偏估计量，标准差小的估计量更有效。一致性：随着样本量的增大，估计量的值越来越接近被估计的总体参数。 𐟓Š 由正态分布导出的几个重要分布 t分布：样本均值的抽样分布。卡方分布：样本方差的抽样分布。 F分布：两个样本方差的比值的抽样分布。希望这些笔记对大家有所帮助！𐟓–

蜜雪冰城的芋泥芒芒，真的值吗？𐟤” 最近去蜜雪冰城试了他们的新品——芋泥芒芒，心情还是挺期待的。毕竟看到店员打了三大勺芋泥，感觉这分量就挺足的。然而，拿到手后发现芋泥有点干，搅都搅不开，只能费劲地用吸管吸。紫薯味太重了，几乎没有什么甜味，孩子喜欢香精味更浓的芋泥，这个就显得有点单调了。芒果的分量也不多，前几口还能喝到，之后就基本没了。估计是芒果过季了，味道不甜。整体感觉就像在喝紫薯粥，喝了半杯就已经饱了。第一次喝蜜雪冰城的东西喝得这么饱，真是有点意外。虽然是标准糖，但真的不甜，感觉芋泥还可以再甜一点。现在我有点怀疑我那杯是不是忘放糖了𐟘‚。看了大家的评价，建议热的三分糖喝前摇匀（冰的真的摇不动），下次可以试试这个方法。

常见实验样本量计算方法总结在进行科学实验时，正确地计算样本量至关重要。以下是几种常见实验类型的样本量计算方法总结，希望能帮助到你。横断面研究 𐟓Š 对均数进行抽样调查：双侧检验样本量公式：n = (t/8) 㗠sⲊ其中，s为样本标准差，t为t分布中€𜥯𙥺”的t值，6为容许误差。例如，拟调查中学生血糖含量，估计标准差为1g/dl，希望容许误差不超过0.2g/dl，0.05，根据公式计算得：n = (1.96 㗠1/0.2)Ⲡ= 96，即需要调查96人。对率进行抽样调查：双侧检验样本量公式：n = (aⲰ/(1-p)) 㗠[1 + (Zaⲯ6)ⲝ 其中，p为估计率，𘺦〩ꌦ𐴥‡†，ZaⲤ𘺤𘎎𑥯𙥺”的标准正态分布分位数，6为容许误差。例如，拟调查某地区高血压患病率，估计患病率p=30%，0.05，8=0.1p，根据公式计算得：n = 400 㗠(1-0.3)/0.3 = 933，即需要调查933人。队列研究 𐟏劦 𗦜쩇计算公式：n = (p₁ - p₀)Ⲡ㗠(1 + Z₀.₀₅Ⲡ+ Z₀.₁₀ⲩ / (2 㗠6ⲩ 其中，p₁为暴露组发病率，p₀为非暴露组发病率，Z₀.₀₅和Z₀.₁₀分别为与’Œ€𜧛𘥯𙥺”的标准正态分布分位数，6为容许误差。例如，某医生采用队列研究方法评价某药物预防脑卒中再发的效果，已知不用药者脑卒中再发率为23%，估计RR值为0.5，0.05，0.1，根据公式计算得：n = (0.23 - 0.115)Ⲡ㗠(1 + 1.96Ⲡ+ 1.282ⲩ / (2 㗠0.173ⲩ = 536，即需要两组各536例受试者。随机对照实验 𐟧ꊥ•侧检验样本量公式：n = (2 㗠sⲠ㗠Zaⲩ / (6ⲩ 其中，s为总体标准差，Za为与€𜧛𘥯𙥺”的标准正态分布分位数，6为容许误差。例如，在一项通过降低饮食中盐能否降低血压值的研究中，血压值的标准差分别为12mmHg和10.3mmHg，0.05，0.10，检测两组血压差为2mmHg，根据公式计算得：n = (2 㗠12.045 㗠1.645) / (2 㗠1.282) = 535.65，即每组需536例受试者。双侧检验样本量公式：n = (2 㗠sⲠ㗠(ZaⲠ+ Zbⲩ) / (6ⲩ 其中，s为两样本总体标准差，Za和Zb分别为与’Œ€𜧛𘥯𙥺”的标准正态分布分位数，6为容许误差。例如，欲比较A药与B药对改善贫血的作用，已知A药可增加红细胞1㗱0⹂𒯌，B药可增加红细胞2㗱0⹂𒯌，c=1.8㗱0⹂𒯌，0.05，0.20，每组例数相等，根据公式计算得：n = (2 㗠1.81 㗠1.96) / (2 㗠0.842) = 50.9，即每组各需要调查51例。评价两个比较组是否有差异，且样本量不相同时的样本量计算 𐟓‰ 公式：n₁:n₂ = 1:k 其中，k为样本量之比，n₁和n₂分别为两组的样本量。例如，在例5-2中若A药组样本量占整个样本量的60%，根据公式计算得：n₁ = 2/3 㗠64 = 42.4，n₂ = 2/3 㗠64 = 64，即A组需要64例，B组需要43例。诊断实验 𐟩𚊦 𗦜쩇计算公式：n = (aⲐp(1-P)) / (6ⲩ 其中，P为诊断试验预期的灵敏度或特异度，𘺦〩ꌦ𐴥‡†，6为允许误差。当P<20%或>80%时，资料呈偏态分布，需要对率采用平方根反正弦转换，并按照如下公式： n = (Z₀.₀₅ 㗠sin⁻⹐) / 6 其中，Z₀.₀₅为与﹥𚔧š„标准正态分布分位数。例如，当灵敏度和特异度接近50%时，可用公式：n = (1.96 㗠P 㗠(1-P)) / (6ⲩ = 50.9，即每组各需要调查51例。希望这些总结能帮助你更好地理解和计算各种实验的样本量，祝你实验顺利！

ELF产品大揭秘：便宜没好货？这次要分享的ELF产品比上次的三款稍微好一些，至少不会用了就扔。左上角和右上角的那两个黑瓶子是用来洗化妆刷的。左上角的是Brush Shampoo，专门用来深度清洗，右上角的是Daily Brush Cleaner，适合日常清洗。这两个产品在网上的评价都很好，所以我才决定试试。结果却让人失望：Cleaner的喷头设计有问题，每按一下盖子就会漏出比喷出来的还多的清洁剂。虽然盖子没裂，估计就是设计问题。它快干且味道很重，经久不散[哭]。清洁效果也不尽如人意：不是效果差，而是喷了以后刷子在纸上用力刷了近一分钟还能有颜色，要弄干净所花时间极长。而Shampoo的设计没大问题，但清洁性真的一般，和我之前用的洗发水和卸妆乳洗的效果差不多，用量还大。上中间的是HD Blush腮红膏，色号是superstar。设计依旧坑爹：图三所挤出来的长度是能挤出来的最小量，大概2mm长，可以把左右脸颊都涂成猴屁股，想要颜色自然的唯一办法是先上腮红再上粉底，白里透红，效果极佳[汗]。谁家腮红要这么用？下方的是Complete Coverage Concealer 4色遮瑕，色号是light。它自带镜子和刷子，图二经过调色后很明显可以看出前两色淡，后两色深，一三为黄调，二四为红调，配色很全，似乎可以一网打尽所有肤色和需求。但是，它根本没有遮瑕效果！要是粉底前上，上完粉底和没有完全没区别；如果用于粉底之后，试遍4个颜色都和周边肤色差别太大，要是拍开又没了效果，还不如上两层粉底……完全没法用。如果是我使用问题请一定告诉我[瞎] 以上7个（系列上3个+系列下4个）便是我在ELF踩到的所有的雷，希望能为大家扫雷。但ELF还是有很多价廉物美的好物的，感兴趣的可以看我之前分享的好用大白菜系列。

数学建模必备：五大模型与十大算法详解𐟓š 对于初次接触数学建模的小伙伴们来说，了解模型的种类和适用场景是非常重要的。下面为大家整理了五大常用模型和十大核心算法，供大家参考和学习。如果觉得有帮助，记得点赞哦𐟑 五大模型：优化模型：包括线性规划、非线性规划、整数规划、动态规划、多目标规划等。此外，图论问题、概率模型、组合优化问题（如多维背包问题、旅行商问题、车辆路径问题、车间作业调度问题）也属于这一类。评价模型：层次分析法、TOPSIS优劣解分析法、模糊综合评价法、灰色关联分析法、主成分分析法（降维）、秩和比综合评价法、耦合协调度法、BP神经网络综合评价法等。预测模型：BP神经网络预测、多项式拟合预测、支持向量机预测、灰色预测、时间序列预测、马尔科夫预测等。分类模型：聚类分析、决策树、逻辑回归、随机森林、朴素贝叶斯等。统计分析模型：回归分析、相关分析、方差分析、判别分析等。十大算法：蒙特卡罗算法数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题图论算法动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法网格算法和穷举法一些连续离散化方法数值分析算法图象处理算法希望这些信息能帮助大家更好地理解和应用数学建模，祝大家在比赛中取得好成绩！𐟓ˆ

养元青洗发水成分解析：控油健发效果如何？ 𐟌🠦좨🎥Š 入我们的讨论群，随时为你提供成分分析！ 𐟔 洗发成分某养元青头皮护理洗发乳控油健发评价 𐟓œ 国家规定成分列表必须从前往后依次递减。聚二甲基硅氧烷是硅油，其前面两个成分是椰油酰胺MEA和月桂醇聚醚硫酸酯钠，都是表活去污成分。表活添加量一般，泡沫效果一般。硅油添加量估计在1%左右，洗后顺滑好梳理。 𐟧ꠥ᧽—克酮乙醇胺盐简称OCT去屑剂，估计添加量在0.2%左右，去屑效果一般。国家规定添加量小于0.1%的成分必须单列微量成分。 𐟌𑠤𞧦Ÿ叶提取物常用于防脱发，而蛇床果和苦参则具有抗炎抗敏止痒的作用。这些微量成分的添加量都非常小，主要起到噱头作用。 𐟓Š 主原料有15种，微量成分13种。提取物虽然看起来不错，但实际添加量非常小，基本上是噱头成分。 𐟒𐠦•𔤽“估计液体成本在4-5元每千克。表活效果一般，泡沫效果一般。含硅油，洗后顺滑好梳理。OCT去屑剂添加量较少，去屑效果一般。无控油成分，整体评价较为一般。相对于防脱健发来说，效果有限。

石家庄餐厅踩雷记：小资云南菜体验分享在美食界竞争如此激烈的情况下，我竟然还能踩到雷，真是怪自己没提前查查某团点评。这次体验的小资云南菜，名字听起来挺高大上，但实际体验却让人失望。 𐟍𝯸 菜品体验：芭蕉叶包排骨：这道菜的名字听起来很有民族风情，但实际吃下来，肉质松散，和骨头分离，完全不是肋排的感觉。味道偏甜，还带着糯米的味道，吃出了肉粽的感觉。松林蘑菇爆虾球：这道菜整体还行，虾球的味道不错，但量太少。蘑菇炒得有点油，最后也没吃完。大理薄荷牛肉：这是一道凉菜，但牛肉咸得要命，完全就是普通的酱牛肉。配上薄荷叶，在暖和的商场里吃出了一丝凉意。香茅烤鱼：这道菜的口味清淡，完全盖不住鱼的腥味。需要蘸上番茄酱才能吃，估计是普通的鲫鱼或者草鱼。刺实在太多了，吃惯了清江鱼和江团的我实在受不了。 𐟓 地址：海悦天地购物广场4层 𐟒𐠤𛷦 𜯼š我们两个人点了三个菜，分量不多，后来又加了一个烤鱼，还没点饮品就花了208元。虽然某团上人均57元，但实际消费明显是人均100元。 𐟌Ÿ 总体评分：⭐⭐（适合尝鲜，但不会再去）这次的踩雷经历提醒我，以后一定要先查查评价再进店，不然真的会后悔不已。

雷军说的没错，手机的战争基本结束，华为也要回来了。 mate70开放预约，十分钟突破100万人，现在已经突破250万人预约，对此有人嘲讽说之前预约600多万的华为三折叠，如今在京东的评价数量才几百条。其实这种比较方式明显不合理，三折叠卖2万一台起，肯定没啥人买，预约纯属娱乐一下，更多人是为了看发布会。而对于mate70，大家不仅仅是为了看发布会，而且会有很多人决定买。关于售价也没啥好猜的，mate70标准版肯定卖五六千，Pro版本肯定卖六七千，Pro+版本肯定卖七八千，最高存储版本可能突破一万元。估计雷军怎么也想不到，mate70售价这么高，仍然比小米15火，估计余承东也想不到，没有友商那样的台积电3nm工艺，麒麟处理器依旧那么具有核心竞争力，看来mate70要成了。

春熙路网红西餐厅体验：环境满分，菜品零分上周末和朋友们决定去春熙路找个网红西餐厅，大家都觉得火锅和东南亚菜吃腻了，想换个口味。我们在网上看了很多评价，最后选了一家看起来很不错的餐厅。位置很好找，就在市二医院附近的小巷子里，环境真的很棒，上面是精品酒店，一楼是大堂和巨大的餐厅，还有酒吧。我们大概六点到的，结果发现一桌都没有，心里有点打鼓。点了四人套餐，结果发现套餐里的几个菜中午就卖完了，我们只能点了个双人套餐，又加了三个菜。确认可以做的时候，结果其中一个菜又说没材料了，真是无语。菜品确认后，我们就开始漫长的等菜过程。酸甜柚子饮料挺好喝的，酸酸甜甜很清爽。桂花酿拿铁也不错，桂花风味明显，咖啡师还拉了个花。整个餐厅就我们一桌，沙拉等了40分钟才上，这家餐厅适合不饿的时候来坐着。第一个菜是绿豆苗软壳蟹，和图片差距蛮大，但酸酸的味道还不错，不过分量很小，只有5-6只小蟹腿。然后催了几次等了很久才上两个汤：蛤蜊花菜奶油汤和另一个绿油油的汤，分量特别小，一人两勺就见底了。花菜汤加了奶油不难吃，另一个绿色汤没有盐味。最期待的流沙蛋黄虾来了，128元一份，我们5个人只有4只虾。虾很大，但吃起来无比油腻，4只虾都没吃完。苏格兰牛肉蛋倒是可以推荐，至少有味道也很脆香。等到花儿也谢了才上。安格斯M5眼肉配油封小土豆也不错，肉质确实好，但分量很小。等了两个小时才上。青木瓜牛肉沙拉很酸很东南亚，好吃。肉酱意面非常难吃，面条煮过头了，调味没啥番茄味，完全被药味的干香草抢了味道。总的来说，环境真的很好，适合情侣约会。但服务只能得0分，上菜巨慢。这么大一个餐厅应该只有1个服务员、1个咖啡师和一个厨师，真是太可惜了那么好的环境和地段了。老板估计是个不差钱的。