估计量的数学期望等于被估计的参数这一性质称为( )

如果估计量的期望值等于被估参数，这个估计量就称为被估参数的（）。 如果估计量的期望值等于被估参数，这个估计量就称为被估参数的（ ） 如果估计量的期望值等于被估参数，这个估计量就称为被估参数的(    )。 一致性是指指估计量的抽样分布的期望应等于被估计的总体参数的真实值。（ ） 样本量越大，估计量的标准误差越小，这一性质反映的是估计量的()   无偏性是指估计量抽样分布的期望值等于总体参数 随着样本容量的增大，点估计量的值越来越接近被估计总体参数的真实值，这种性质是估计量的()。 中国大学MOOC: 无偏估计是指所有可能样本估计值的数学期望等于待估总体参数 如果一个估计量当样本容量趋于无穷的趋近于被估计的参数，这个估计量是一致的。() 随着样本容量的增大，点估计的值越来越接近被估计总体的参数，估计量的这一标准称为（）。 甲乙是两个无偏估计量，如果甲估计量的方差大于乙估计量的方差，则称 （单选）A、B是两个无偏估计量，如果A估计量的方差小于B估计量的方差，则称（ ） 在抽样估计估计中，随着样本量的增大，如果估计量的稳定值总是稳定于总体参数的真值，这个估计量具有的性质是（　）。 在抽样估计中，随着样本量的增大，如果估计量的值稳定于总体参数的真值，这个估计量具有的性质是( )。 所谓OLS估计量的无偏性就是估计值正好等于被估计值 在抽样估计中,随着样本量的增大,估计量的值如果稳定于总体参数的真值,则这个估计量具有的性质是() 在抽样估计中，随着样本量的增大，如果估计量的值稳定于总体参数的真值，则这个估计量具有的性质是()。 在抽样估计中，随着样本量的增大，如果估计量的值稳定于总体参数的真值，则这个估计量具有的性质是（） OLS参数估计量具有如下统计性质，即、、。 估计量的性质包括（）