估计量

在统计学中，估計量（Estimator），亦稱推定量，是基于观测数据计算一个已知量的估计值的法则：于是估计量（estimator）、被估量（estimand）和估计值（estimate）是有区别的。

估计量用来估计未知总体的母數，它有时也被称为估计子；一次估计是指把这个函数应用在一组已知的数据集上，求函数的结果。对于给定的参数，可以有许多不同的估计量。我们通过一些选择标准从它们中选出较好的估计量，但是有时候很难说选择这一个估计量比另外一个好。

 定义 
假设存在一个固定的待估参数。那么"估计量"是样本空间映射到样本估计值的一个函数。的一个估计量记为。

易用随机变量的代数来阐述这个理论：如果用X来标记对应观测数据的随机变量，估计量（本身视为随机变量）的符号表示为该随机变量的函数，。对特定观测数据集（即对于X=x）而言，其估计值为一固定值。通常使用简化标记表示随机变量，但这容易造成误解。

 量化特性 
以下定义和属性是相关的。Jaynes (2007), p.172.

误差
对于一个给定样本，估计量的「误差」定义为

其中是待估参数。注意误差e不仅取决于估计量（估计公式或过程），还取决于样本。
均方误差
估计量的均方误差被定义为误差的平方的期望值，即为：



它用来显示估计值的集合与被估计单个参数的平均差异。试想下面的类比：假设“参数”是靶子的靶心，“估计量”是向靶子射箭的过程，而每一支箭则是“估计值”（样本）。那么，高均方误差就意味着每一支箭离靶心的平均距离较大，低均方误差则意味着每一支箭离靶心的平均距离较小。箭支可能集聚，也可能不。比如说，即使所有箭支都射中了同一个点，同时却严重偏离了靶子，均方误差相对来说依然很大。然而要注意的是，如果均方误差相对较小，箭支则更有可能集聚（而不是离散）。

抽样偏差
方差
偏差

 行为特性 
 一致性 
一致估计量序列是一列随着序号（通常是样本容量）无限增大时依概率收敛于被估量的估计量序列。换句话说，增加样本容量增大了估计量接近总体参数的概率。

在数学上，一个估计量序列}是参数θ的一致估计量当且仅当对于所有，不管多小，我们都有

就如，一个人不断地抛硬币，随着次数的增多，任何一面出现的概率（机率）就会趋于0.5。那么这个0.5就是这个抛硬币事件中任何一面出现概率的一致估计量，或者说一致估计值。

 参见 
點估計
估計量的偏誤
 最大似然估计
 動差法、廣義動差法
 最小均方誤差法（MMSE）
 最小方差无偏估計式（MVUE）
 最佳線性无偏估計（BLUE）
 卡尔曼滤波
 维纳滤波

 外部链接 
 关于统计函数的课程

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