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今天带来3个考点的第三十九期，希望小伙伴都可以一起打卡，坚持学习，共同进步。2020年，我们一起我想我能!
统计
115、估计量的选择标准
在不同的抽样方法下，同一估计量也会有不同的估计效果。在同一抽样方法下，也会有不同的估计量可供选择，什么样的估计量是好估计量?估计量的选择标准即估计量的性质如下图所示。
【考点提示】
估计量的常用选择标准考核方式有两种：
(1)3个标准都是什么。记忆方法是一首歌曲名，即“一无所有”，“一”是指一致性;“无”是指无偏性;“有”是指有效性。
(2)每一个标准都是什么含义。一致性对应的关键词是“稳定”;无偏性对应的关键词是“等于”;有效性对应的关键词是“密集”。
116、抽样误差的估计
一、抽样误差无法避免，但可以计算。
在不放回简单随机抽样方法中，将样本均值作为总体均值的估计量。则估计量的方差为：
【提示】
实际中，总体方差是未知的，通常用样本方差来替代
二、影响抽样误差的因素
1.抽样误差与总体分布有关，总体单位值之间差异越大，即总体方差越大，抽样误差越大。
2.抽样误差与样本量n有关，其他条件相同，样本量越大，抽样误差越小。
3.抽样误差与抽样方式和估计量的选择也有关。例如分层抽样的估计量方差一般小于简单随机抽样。
4.利用有效辅助信息的估计量也可以有效的减小抽样误差。
117、回归模型的拟合效果分析
(一)回归模型检验
一般情况下，使用估计的回归方程之前，需要对模型进行检验，其内容包括：
(1)结合经济理论和经验分析回归系数的经济含义是否合理。
(2)对模型进行假设检验。
(3)分析估计的模型对数据的拟合效果如何。
(二)决定系数
一元线性回归模型拟合效果的一种测度方法是决定系数。
1.决定系数，也称为R2，可以测度回归直线对样本数据的拟合程度。
2.决定系数的取值在0到1之间，大体说明了回归模型所能解释的因变量变化占因变量总变化的比例。决定系数越接近1，回归直线的拟合效果越好。
R2=1，说明回归直线可以解释因变量的所有变化。
R2=0，说明回归直线无法解释因变量的变化，因变量的变化与自变量无关。
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