如果估计量的数学期望等于被估参数，则该统计量被称为被估参数的（）。

在参数估计中，一个估计量的抽样分布的数学期望等于被估计的总体参数，我们说这个估计量具有： 要求估计量的数学期望等于被估计的总体指标的真值,称为 估计量的数学期望等于总体参数这一标准称为（）。 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。（ ） 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。() 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（ ） 如果统计量的抽样分布的均值恰好等于被估计的参数之值，那么这一估计便可以认为是（ ）估计 如果统计量的抽样分布的均值恰好等于被估计的参数之值，那么这一估计便可以认为是（　　）估计。 所谓OLS估计量的无偏性就是估计值正好等于被估计值 由样本统计量来估计总体参数时，要求估计量的方差尽可能的小，则方差是用来评价估计量标准的（　　）。 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()。 无偏性是指估计量抽样分布的期望值等于总体参数 “一致性”是统计学家评价估计量的一个标准，它是指随着样本量的增大，估计量的值越来越接近被估计的总体参数。 “一致性”是统计学家评价估计量的一个标准，它是指随着样本量的增大，估计量的值越来越接近被估计的总体参数。 “一致性”是统计学家评价估计量的一个标准，它是指随着样本量的增大，估计量的值越来越接近被估计的总体参数。“   由样本统计量来估计总体参数时，估计量的方差尽可能小，这是满足了评价估计量标准的（　　）。 所有可能样本的估计量取值的均值等于总体均值，该估计量具有（） 所有可能样本的估计量取值的均值等于总体均值，该估计量具有（ ）。   无偏性即某样本统计量的（）等于被估计的（）本身。