Blackcurse

Siljimagan, effektiv va asosli baholar. 
 
Statistik baholar baholanayotgan parametrlarning “yaxshi” yaqinlashishlarini 
berishi uchun ular ma’lum talablarni qanoatlantirishlari lozim. Quyida shunday 
talablarni ko’rib 
chikamiz. 
θ
∗
 nazariy taqsimot 
θ
 
noma’lum parametrining statistik bahosi bo’lsin. 
n
 
hajmli tanlanma bo’yicha 
θ
∗
1 
baho topilgan bo’lsin. Tajribani takrorlaymiz, ya’ni 
bosh to’plamdan o’sha hajmli ikkinchi tanlanmani olamiz va undagi ma’lumotlar 
bo’yicha 
θ
∗
2
 
bahoni topamiz. Tajribani ko’p marta takrorlab, 
θ
∗
l
, 
θ
∗
2
, ..., 
θ
∗
k
 
sonlarni hosil qilamiz, ular, umuman aytganda, o’zaro har xil bo’ladi. Shunday 
qilib, 
θ
∗
 
bahoni tasodifiy miqdor, 
θ
∗
l
, 
θ
∗
2
, ..., 
θ
∗
k 
sonlarni esa uning mumkin 
bo’lgan qiymatlari sifatida qarash mumkin.
 
θ
∗
 
baho 
θ
 
ning taqribiy qiymatini ortig’i bilan beradi deb faraz qilaylik, u 
holda tanlanmadagi ma’lumotlar bo’yicha topilgan har bir 
θ
∗
i
 
son haqiqiy 
θ
 
qiymatdan katta bo’ladi. Bu holda 
θ
∗
 
tasodifiy miqdorning matematik kutilishi 
ham 
θ
 
dan katta bo’ladi, ya’ni 
M(
θ
∗
)>
θ
. 
Agar 
θ
∗
 
qiymat bahoni kami bilan 
beradigan bo’lsa, ravshanki, 
M(
θ
∗
)<
θ
 
Shunday qilib, matematik kutilishi baholanayotgan parametrga teng 
bo’lmagan statistik bahoni ishlatish sistematik xatolarga olib kelgan bo’lar edi. Shu 
sababli, 
θ
∗
 
bahoning matematik kutilishi baholanayotgan parametrga teng bo’lishini 
talab qilish tabiiydir.
 
Demak, 
M(
θ
∗
)=
θ
 
talablarga rioya qilish sistematik xatolar hosil qilishdan 
asraydi.
 
Siljimagan baho
 deb, matematik kutilishi istalgan hajmli tanlanma bo’lganda 
ham baholanayotgan 
θ
 
parametrga teng, ya’ni 
M(
θ
∗
)=
θ
 
bo’lgan 
θ
∗
 
statistik bahoga aytiladi.