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最佳線性不偏估計的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦石井俊全寫的 統計學關鍵字典 可以從中找到所需的評價。
國立交通大學 工業工程與管理系所 唐麗英、洪瑞雲所指導 黃信傑的 利用Bootstrap方法估計韋伯百分位數 （2016），提出最佳線性不偏估計關鍵因素是什麼，來自於Weibull分佈、百分位數、Bootstrap信賴區間、可靠度數據。
而第二篇論文國立成功大學 企業管理學系碩士在職專班 康信鴻所指導 蕭兆欽的 影響獨資型會計師事務所之經營績效研究-以台南地區為例 （2013），提出因為有 最小平方法、獨資型會計師事務所、經營績效的重點而找出了 最佳線性不偏估計的解答。
統計學關鍵字典
為了解決最佳線性不偏估計 的問題，作者石井俊全 這樣論述：
～大數據時代，用統計學為你的履歷加分～ 推薦給所有勇於跨領域、學習新知的專業職場人！ 生活在互聯網的時代，統計學的知識在所有的領域都不可或缺。 尤其是商業領域，統計學在「市場行銷」、「企業決策」、「人工智慧」、「關鍵字檢索」等各個領域都受到廣泛的運用。 但是統計學的知識，有其嚴謹的定義和使用框架。 儘管我們在學生時代學過基本的統計方法，比如平均數、中位數、標準差、機率，但是實際面對市場調查或財務報表時，往往也不知道該如何運用這些數據幫助我們分析現況、對未來下決策。 實際上，即使是經常在實務中應用統計方法的人
，往往在接手全新的專案時，便沒辦法比照舊有方法，導致所學知識派不上用場。即使想認真學習，也常因為統計學是一門專業科目，若非花費大筆報名費用參加課程，便是得尋覓坊間參考書自行鑽研，而在學習上浪費大量的時間。 本書正是為所有想學習統計學的人，提供最有效率的學習途徑。 書中彙整重要的公式、定理、統計方法和理論，以跨頁形式歸納基本內容，並透過生活實例示範該統計方法的應用範疇。 本書架構根據應用類型，分為以下11個大類別： ●敘述統計▸▸你認為國民的所得平均值是多少？這個數值能代表你的所得嗎？ ●相關關係▸▸取一個數值，表現工作時數
與睡眠時數的相關性 ●機率▸▸能從過去的中獎結果，預測下次的中獎號碼？ ●機率分布▸▸五次推銷，能夠成功簽約的機率是多少？ ●估計▸▸節目收視率差1％，這樣的差距算大嗎？ ●檢定▸▸想證明新藥是否有療效，證據就是檢定 ●無母數檢定▸▸東京某醫科大學的錄取率，是否存在性別差異？ ●迴歸分析▸▸一個公式，就能預測高級葡萄酒的價格 ●變異數分析與多重比較法▸▸輕鬆排定工讀生的排班表 ●多變量分析▸▸透過結構分析調整組織，使人才能夠適得其所 ●貝氏統計▸▸信箱過濾器簡單區分垃圾郵件的方法 從國高中學習的「資料整理」
與「機率和統計」，到大學或專業科目深究的「估計」、「檢定」、「迴歸分析」與「多變量分析」，乃至於大數據時代不可或缺的「貝氏統計」。 本書涵蓋目前統計學所有的應用領域，並以大百科的檢索條目般一一羅列，有助於初學者掌握整體的面貌。 據說特斯拉的創始人伊隆・馬斯克，在9歲時就讀完整部大英百科全書。 本書作為統計學的百科全書，儘管不能保證各位在創業時，業績能像火箭一飛沖天，但絕對能讓你成為具備統計觀的一流商務人士。 在資訊愈來愈多樣、數量不斷增加且產生速度飛快的未來，唯有運用統計學，才能幫助我們的命運進行貝氏更新。 本書特色
◎專書彙整113個廣泛應用於各領域的統計學公式和定理，讓需要統計學的人學習更有效率。 ◎每一節以五顆星標示「難易度」、「實用性」與「考試機率」，重點觀念一目瞭然。 ◎獨立專欄列舉實例，讓初學者快速掌握統計學在日常生活的實際應用。 ※因應印刷需要，內頁預覽顏色與實際印刷不同，敬請見諒。※
利用Bootstrap方法估計韋伯百分位數
為了解決最佳線性不偏估計 的問題，作者黃信傑 這樣論述：
許多可靠度數據(如:材料能承受的最低應力)的分佈通常呈現韋伯分佈，由於產品或材料失效通常是其最弱處發生，對於製造業者來說，如何有效偵測出材料失效時間或所能承受之應力的極小值或低百分位數對於維持產品的品質非常重要。因此可靠性數據常來估計產品或材料的最弱點(weakest spot)。因此本論文之主要目的是應用bootstrap方法模擬可靠度資料，再建立韋伯分配百分位數的複式信賴區間，一些文獻針對可靠性數據，利用最大概似估計法(Maximum Likelihood Estimation, MLE)、最佳線性不偏估計(Best Linear Unbiased Estimators, BLUEs)與
最佳線線性不變估計(Best Linear Invariant Estimators, BLIEs)等點估計方法，由於這些估計方法只能提供點估計，無法提供估計誤差，故利用複式信賴區間以增加估計韋伯及小值或低百分位數之準確性。本研究利用BLIEs方法及四種 bootstrap 信賴區間(SB, PB, BCPB ,BCa)來估計韋伯百分位數之不確定性，並與傳統信賴區間進行比較。本研究使用了三個衡量指標:Coverage Performance, Interval Mean及Interval Standard Deviation做為比較各種信賴區間的標準，並利用蒙地卡羅模擬法模擬韋伯分配在不同之參
數值組合及不同樣本大小下各複式信賴區間之優劣。本研究之模擬結果顯示，不論韋伯分配之參數為何種設定值，只要樣本數n大於10，利用BCPB信賴區間來估計韋伯分配之低百分位數效果較佳。本研究方法可撰寫成軟體程式方便業界應用，對可靠度管理應有相當幫助。
影響獨資型會計師事務所之經營績效研究-以台南地區為例
為了解決最佳線性不偏估計 的問題，作者蕭兆欽 這樣論述：
近年來，會計師事務所設立家數逐漸攀升，以致於產業內的競爭日趨激烈，進而影響事務所經營績效。本研究係採用行政院金融監督管理委員會彙總整理，2007年至2012年會計師服務業調查報告之資料，並以自身經營會計師事務所為研究動機，針對會計師事務所登記所在地於台南地區者，瞭解獨資型會計師事務所經營狀況受當地產業內部競爭者及外部整體環境之影響，及台南縣市合併前後，對於獨資型會計師事務所經營績效是否有顯著差異等兩大研究目的。本研究方法以計量經濟學中的古典線性迴歸模型（classical linear regression model, CLRM）作為基礎迴歸模型，採用最小平方法（ordinary leas
t square, OLS）取得最佳線性不偏估計式（best linear unbiased estimators, BLUE）。實證結果顯示，影響台南地區獨資型會計師事務所經營績效之要素，以「市場佔有率」和「事務所開業年資」兩自變數較為顯著；而綜觀整體影響台南地區會計師事務所經營績效之要素，則以「市場佔有率」、「經驗年資合計數」和「會計師事務所組織型態」等三項自變數較為顯著。另外，台南縣市合併對獨資型會計師事務所或當地整體會計師事務所經營績效而言，皆有正面助益。