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统计学基础：点估计。
在统计学中，点估计 Point Estimation 是指使用单一数值样本统计量来估计总体参数的方法。
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总体参数是指描述整个总体的某个特征的量，比如总体的均值、比例、方差等。
由于通常不可能对整个总体进行观测，通常会从总体中抽取一个样本，并使用样本数据来估计总体的参数。以下是点估计的一些关键点。
1. 样本统计量。点估计通常是基于样本统计量来进行的，样本统计量是根据样本数据计算出来的量，用来估计相应的总体参数。例如样本均值 sample mean 用来估计总体均值 population mean，样本比例用来估计总体比例。
2. 无偏性。一个好的点估计量应该是无偏的，这意味着当重复抽取多个样本并计算每个样本的估计量时，这些估计量的平均值应该等于被估计的总体参数。
3. 有效性。在两个无偏估计量中，标准差较小的估计量更有效。有效性指的是估计量的变异性小，即估计量稳定。
4. 一致性。随着样本量的增大，点估计量应能越来越接近被估计的总体参数。
以下是一些常见的点估计例子：
总体均值的点估计。如果要估计某个城市所有家庭的平均年收入，可以抽取一个家庭样本，计算这个样本的平均年收入，然后将这个样本均值作为总体均值的点估计。
总体比例的点估计，假设要估计一个班级中通过某门课程的学生比例，可以抽取一个学生样本，计算样本中通过课程的学生比例，这个比例就是总体比例的点估计。
点估计虽然简单直观，但它没有提供关于估计精确度的信息，即它没有给出估计值可能的误差范围。为了克服这一点，通常会使用区间估计来同时提供估计值及其精确度。
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