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均方误差【均方误差】均方误差（mean-square error, MSE）是反映估计量与被估计量之间差异程度的一种度量 。设t是根据子样确定的总体参数θ的一个估计量，(θ-t)2的数学期望，称为估计量t的均方误差 。它等于σ2+b2，其中σ2与b分别是t的方差与偏倚 。
基本介绍中文名：均方误差
外文名：mean-square error, MSE
意义：反映估计量与被估计量差异程度
相关概念：估计量、有偏估计、点估计等
名词介绍相合估计（或一致估计）是在大样本下评价估计量的标準，在样本量不是很多时，人们更加倾向于基于小样本的评价标準，此时，对无偏估计使用方差，对有偏估计使用均方误差 。一般地，在样本量一定时，评价一个点估计的好坏标準使用的指标总是点估计

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与参数真值

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的距离的函式，最常用的函式是距离的平方，由于估计量

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具有随机性，可以对该函式求期望，这就是下式给出的均方误差：

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均方误差是评价点估计的最一般的标準，自然，我们希望估计的均方误差越小越好，注意到

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上式说明，均方误差

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由点估计的方差

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与偏差

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的平方两部分组成 。如果

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是θ的无偏估计，则

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，此时用均方误差评价点估计与用方差是完全一致的，这也说明了用方差考察无偏估计是合理的 。当

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不是θ的无偏估计，就要看其均方误差

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，即不仅看方差大小，还要看其偏差大小，下面的例子说明在均方误差的含义下，有些有偏估计优于无偏估计 。公式一致最小均方误差估计定义1 设有样本

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对待估参数θ，有一个估计类，称

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是该类中θ的一致最小均方误差估计，如果对该类估计中另外任意一个θ的估计

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，在参数空间

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上都有

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一致最小均方误差估计通常是在一个确定的估计类中进行的，一致最小均方误差估计一般是不存在的 。既然一致最小均方误差估计一般是不存在的，人们通常就对估计提出一些合理性要求，如无偏性就是一个常见的合理性要求 。一致最小方差无偏估计前面曾指出，均方误差

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