两个估计指的是什么
“两个估计”指的是“文革”前十七年科技教育战线执行的“修正主义路线”，知识分子的大多数“世界观基本上是资产阶级的”，是“资产阶级知识分子”。提出“两个估计”的《纪要》是经过毛泽东圈阅、当时的党中央批准的。此后，“两个估计”成为压在科技教育界知识分子头上的两座大山。1971年4月15日至7月31日，全国教育工作会议在北京举行。在会议通过并经毛泽东同意的、“四人帮”修改定稿的《全国教育工作会议纪要》中，提出了所谓“两个估计”，即：解放后十七年“毛主席的无产阶级教育路线基本上没有得到贯彻执行”，“资产阶级专了无产阶级的政”；大多数教师和解放后培养的大批学生的“世界观基本上是资产阶级的”。
两个估计是谁提出来的?
提出“两个估计”的《纪要》是经过毛泽东圈阅、当时的党中央批准的。此后，“两个估计”成为压在科技教育界知识分子头上的两座大山。“文革”前十七年科技教育战线执行的“修正主义路线”，知识分子的大多数“世界观基本上是资产阶级的”，是“资产阶级知识分子”。两个估计的相关简介1977年7月，邓同志在重新工作之前，就向党中央提出：抓教育和科技工作，首要之举是坚决推翻教育战线的“两个估计”。不过，提出“两个估计”的《纪要》是经过毛主席圈阅、当时的党中央批准的。而在1977年的8、9月份，两个“凡是”（即凡是毛主席作出的决策，我们都坚决维护，凡是毛主席的指示，我们都始终不渝地遵循）盛行，公开否定“两个估计”要冒很大的风险。 邓同志给党中央写信，同别人谈话，批判两个“凡是”的错误观点，带领全党重新恢复实事求是的思想路线；同时考虑如何推翻“两个估计”的问题。
两个参数的矩估计，似然估计会考吗？
求二个参数的估计时，就是先求个EX=u，然后求EX2(平方)既二阶原点矩=xi的平方的平均值，（公式不好打）就可以求出。解：由题设条件，P(xi=i)=(p^i)(1-p)^(1-i)，i=0,1。①矩估计。E(x)=∑kp(xi=i)=0*(1-p)+1*p=p，而样本均值x'=(1/n)∑xi，∴E(x)=x'，p=(1/n)∑xi。②似然估计。∵xi=i，∴作似然函数L(xi,p)=∏(p^xi)(1-p)^(1-xi)=[p^(∑xi)](1-p)^(n-∑xi)，求∂ln[L(xi,p)]/∂p、并令其值为0，∴(∑xi)/p-(n-∑xi)/(1-p)=0，∴p=(1/n)∑xi。扩展资料：在已知系统模型结构时，用系统的输入和输出数据计算系统模型参数的过程。18世纪末德国数学家C.F.高斯首先提出参数估计的方法，用最小二乘法计算天体运行的轨道。20世纪60年代，随着电子计算机的普及，参数估计有了飞速的发展。参数估计有多种方法，有矩估计、极大似然法、一致最小方差无偏估计、最小风险估计、同变估计、最小二乘法、贝叶斯估计、极大验后法、最小风险法和极小化极大熵法等。最基本的方法是最小二乘法和极大似然法。参考资料来源：百度百科-参数估计
在点估计中，什么是无偏估计
无偏估计是参数的样本估计量的期望值等于参数的真实值。估计量的数学期望等于被估计参数，则称此为无偏估计。
设A'=g(X1,X2,...,Xn)是未知参数A的一个点估计量，若A'满足
E(A'）= A
则称A'为A的无偏估计量，否则为有偏估计量。
注：无偏估计就是系统误差为零的估计。
其中的自由度不再是原有的样本量，需要看情况减去
应该在此进一步解释,无偏估计量
统计学原理，第五章抽样与参数估计，求解
计算样本的平均重量和标准差：样本平均重量的计算：平均重量 = (97 * 3 + 99 * 5 + 101 * 70 + 103 * 14 + 105 * 8) / 100 = 101.19克样本标准差的计算：首先，计算平方偏差的总和：Σ((观测值 - 平均重量)^2) = (97 - 101.19)^2 * +(99 - 101.19)^2 * 5 + (101 - 101.19)^2 * 70 + (103 - 101.19)^2 * 14 + (105 - 101.19)^2 * 8 = 682.13然后，计算样本标准差：样本标准差 = sqrt(Σ((观测值 - 平均重量)^2) / (n - 1)) = sqrt(682.13 / 99) ≈ 2.58克因此，样本的平均重量为101.19克，样本标准差为2.58克。计算置信区间：给定信息：食品重量服从正态分布，置信水平为95%。确定参数：样本均值、样本大小、样本标准差和选择的置信水平。样本均值 = 101.19克样本大小 = 100样本标准差 = 2.58计算临界值：对于正态分布和大样本（n > 30），可以使用Z分数来计算置信区间。在95%置信水平下，使用标准正态分布表或统计软件找到对应的临界Z值。对于双侧置信区间，对应的临界Z值为±1.96.计算置信区间：置信区间上限 = 样本均重 + (Z值 * (样本标准差 / sqrt(样本大小)))置信区间下限 = 样本均重 - (Z值 * (样本标差 / sqrt(样本大小)))代入:置信区间上限 101.19 + (1.96 * (2.58 / sqrt(100))) ≈ 101.52克置信区间下限 =101 .19 - (1.96 * (2.58 / sqrt(100))) ≈ 100.86克因此，在95%置信水平下，该食的平均重量置信区间为(100.86克, 101.52克)。
在研究生产函数时，得到如下两个模型估计式： 急求答案
根据min生产函数的特征，厂商应该选择2L=3K（方程1）的比例来投入L和K。 那么还有： 2L+3K=36（方程2） 联立方程1和2，解出L=9， K=6。第二问，既然要求生产480单位产量，根据第一问的方法，解出L和K分别是：L=120和K=80， 带入成本函数C=PL*L+Pk*K=2*120+5*80=640， 即最小成本为640。如果按照Q=2L=3K，并且得到L=18，K=12的话，和之前解出的L=9，K=6，同样得到Q=36的产出，这个企业的老板，事实上，Q=2L或Q=3K是要素完全替代情况下的投入，根据要素价格的不同，选择Q=2L还是Q=3K。扩展资料：从生产函数模型看出，决定工业系统发展水平的主要因素是投入的劳动力数、固定资产和综合技术水平（包括经营管理水平、劳动力素质、引进先进技术等）。根据α 和β的组合情况，它有三种类型：①α+β>1， 规模报酬递增，表明按照现有技术，用扩大生产规模来增加产出是有利的。②α+β<1，规模报酬递减，表明按照现有技术，用扩大生产规模来增加产出是得不偿失的。③α+β=1，规模报酬不变，表明生产效率并不会随着生产规模的扩大而提高，只有提高技术水平，才会提高经济效益。
5.3 总体均值的区间估计
通常使用样本的均值对总体均值进行估计。样本均值的分布规律阐述如下：
① 当为大样本时（n>=30），样本均值 服从期望值为总体均值μ，方差为 的正态分布
② 在小样本，总体服从正态分布的前提下：若总体的 已知，则样本均值仍然服从正态分布，标准化后服从标准正态分布；若总体的 未知，则样本均值经过标准化后服从自由度为n-1的t分布。
基于以上关于样本均值统计量的分布，其各种具体的区间估计描述如下。
总体均值 在 的置信水平下的置信区间为：
其中 为样本的均值，无需赘述
为 标准正态分布 的α/2分位点，相当于给样本均值的标准差提供一个系数，实际使用时一般是查分为表
当总体的 未知时，使用样本的标准差s代替，此时区间为：
2.1 总体的 已知
总体均值 在 的置信水平下的置信区间为： 。跟大样本时一毛一样
2.2 总体的 未知
均值经标准化后服从自由度为n-1的t分布，即 ~ ，所以置信水平为1-α的置信区间为 。可以看到跟大样本且 未知的情况形式很类似，只是从正态分布变成了t分布。
t分布也有分位数表可查。
如何理解统计量的无偏性与有效性？
估计量是用样本数据推断总体参数的值，其性质包括以下几个方面：1. 无偏性：估计量的期望值等于总体参数的真实值，即估计量不会出现系统性偏差。2. 一致性：随着样本容量的增大，估计量的方差趋于0，即估计量的精度逐渐提高。3. 有效性：估计量的方差越小，估计量的精度越高。4. 渐进正态性：当样本容量趋近于无限大时，估计量的分布趋近于正态分布。5. 可信区间：估计量的置信区间给出了总体参数的真实值可能存在的范围，其置信水平越高，置信区间越宽，反之亦然。6. 偏倚和方差的权衡：在实际应用中，估计量的偏倚和方差往往需要进行权衡，以确定最优的估计量。
