Цель этого произведения:
Здесь я хочу предоставить вам сходства и различия между двумя тесно связанными понятиями, называемыми «статистикой» и «оценщиком». Однако я не хочу анализировать различия между параметром и статистикой, которые, как я полагаю, достаточно понятны для всех, кто борется с различиями между статистикой и оценщиком. Если это не так, вам нужно сначала изучить предыдущие посты, а затем начать изучать этот пост.
Отношения:
По сути, любая вещественная функция наблюдаемых случайных величин в выборке называется статистикой. Существуют некоторые статистические данные о том, что, если они хорошо спроектированы и имеют некоторые хорошие свойства (например, согласованность, ...), они могут использоваться для оценки параметров базового распределения населения. Поэтому статистика - это большой набор, а оценки - это подмножество в наборе статистики. Следовательно, каждая оценка является статистикой, но не каждая статистика является оценкой.
сходства:
Говоря о сходстве, как упоминалось ранее, оба являются функциями случайных величин. Кроме того, оба имеют распределения, называемые «выборочные распределения».
Отличия:
Говоря о различиях, они разные с точки зрения их целей и задач. Цели и задачи статистики могут заключаться в обобщении информации в выборке (с использованием достаточной статистики), а иногда в проведении проверки гипотез и т. Д. Напротив, основная цель и задача оценщика, как следует из его названия, состоит в оценке параметры изучаемой популяции. Важно отметить, что существует большое разнообразие оценок, каждый из которых имеет свою собственную вычислительную логику, такую как MOMEs, MLE, оценки OLS и так далее. Другое различие между этими двумя понятиями связано с их желаемыми свойствами. В то время как одним из наиболее желательных свойств статистики является «достаточность», желаемыми свойствами оценщика являются такие вещи, как «согласованность», «непредвзятость», «точность» и т. Д.
Внимание:
Следовательно, вам необходимо соблюдать осторожность при использовании терминологии при работе со статистикой и оценщиками. Например, не имеет смысла говорить о предвзятости простой статистики, которая ни в коем случае не является оценщиком, потому что в таком контексте нет параметра, который позволял бы нам рассчитывать смещение, и Поговори об этом. Таким образом, вы должны быть осторожны с терминологией!
Суть:
Подводя итог, любая функция наблюдаемых случайных величин в выборке является статистикой. Если статистика имеет возможность оценить параметр совокупности, то мы называем ее оценщиком (представляющего интерес параметра). Однако, есть некоторые статистические данные, которые не предназначены для оценки параметров, поэтому эти статистические данные не являются оценщиками, и здесь мы называем их «простой статистикой».
То, что я предложил выше, это то, как я смотрю и думаю об этих двух понятиях, и я изо всех сил старался выразить это простыми словами. Я надеюсь, что это помогает!