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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( )。

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估计量和总体参数之间完全一致  随着样本量的无限增大,样本的估计量就等于总体参数  要求估计量的数学期望等于总体参数  估计量的方差尽可能小  
估计量的方差最小  所有可能样本的估计量的值稳定于总体参数真值  随着样本量增大,估计量的值稳定于总体参数真值  估计值等于总体参数真值  
估计量和总体参数之间完全一致  随着样本量的无限增大样本的估计量就等于总体参数  要求估计量的数学期望等于总体参数  估计量的方差尽可能小  
估计量的方差尽可能小  估计量抽样分布的期望值等于被估计的总体参数  随着样本量的增大,点估计量的值越来越接近被估计总体的参数  点估计量的值与被估参数的值相等  
估计量的有效性是指随着样本量的无限增大,样本的估计量就等于总体参数  无偏性是指如果把所有可能的样本都抽出来,估计值的平均数就等于总体参数  一致性是指要求估计值尽可能精确,即抽样方差尽可能地小  大数定律是抽样调查点估计的理论基础  中心极限定理是抽样调查区间估计的理论基础  
该估计量的数学期望等于被估计的总体参数  该估计量的方差比其他估计量小  随着样本量的增大该估计量的值越来越接近被估计的总体参数  该估计量的方差比其他估计量大  
估计量的方差尽可能小  估计量抽样分布的期望值等于被估计的总体参数  随着样本量的增大,点估计量的值越来越接近被估计总体的参数  点估计量的值与被估参数的值相等  
估计量没有任何偏差  估计量的方差最小  估计量的值接近被估计总体的参数  估计量抽样分布的期望值等于被估计的总体参数  
如果的方差大于的方差,则更有效  如果E()= E(),则一定为无偏估计量  如果随着样本量的增大,的值越来越接近θ,则为一致估计量  如果随着样本量的增大,的值越来越接近θ日,则为有效估计量  
估计量和总体参数之间完全一致  随着样本量的无限增大,样本的估计量就等于总体参数  要求估计量的数学期望等于总体参数  估计量的方差尽可能小  
估计量的方差尽可能小  估计量抽样分布的期望值等于被估计总体的参数  估计量抽样分布的标准差等于被估计总体的参数  随着样本量的增大,点估计量的值越来越接近被估计总体的参数  
点估计量的值小于总体参数  点估计量的值等于总体参数  点估计量的值大于总体参数  点估计量的值充分靠近总体参数  

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