无偏性是指估计量随样本容量n的增大而越来越接近总体参数值。

作为一个好的估计量，最直观、最基本的要求就是估计误差应该随着样本容量的增大而（） 估计量的无偏性是指（　　）。 虽然随机样本和总体之间存在一定的误差，但当样本容量逐渐增加时，统计量越来越接近总体参数。满足这种情况，就说该统计量对总体参数是一个（　　）的统计量。 估计总体参数时，评价估计量有三个标准，其中无偏性是指（　　）。 无偏性是指估计量抽样分布的期望值等于总体参数 下列说法正确的有: 样本均值是总体均值的一致估计量 样本均值是总体均值的无偏估计量 样本方差是总体方差的无偏估计量 样本标准差是总体标准差的无偏估计量 样本比例是总体比例的无偏估计量 一个估计量的无偏性是指 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。() 从某个N=3000的总体中抽出一个样本容量为600的不放回简单随机样本，样本均值y=40，样本方差S2=300，则对总体均值的估计为，估计量方差的估计为（ ）。 大样本情况下，总体平均值的无偏、有效、一致估计量是( )。   设k为不包括常数项在内的解释变量个数，n为样本容量，要使模型能够得出参数估计量，所要求的最小样本容量为（） 随着样本量的增大,估计量的取值收敛于总体参数的真值，这个估计量具有（ ）。 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，这个估计量就有（） 随着样本量的增大.估计量的取值收敛于总体参数的真值，这个估计量具有（） 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，这是估计量的（ ）。 随着样本量的增大，估计量的取值稳定于总体参数的真值，这个估计量具有（） 随着样本量的增大，估计量的取值稳定于总体参数的真值，这个估计量具有（ ）。   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，这是估计量的（ ）。   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，这个估计量就有（）。 估计量的无偏性是指（        ）。