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最 佳 線性 不偏 估計量的問題，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 和謝邦昌、張家麟、李國隆的 台灣宗教統計學都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自楓葉社文化 和蘭臺網路所出版 。
國立清華大學 統計學研究所 徐南蓉所指導 李俊賢的 利用複合式的最小平方法改善時間序列的多步預測問題 （2015），提出最 佳 線性 不偏 估計量關鍵因素是什麼，來自於recursive 方法、direct 方法、最佳線性預測、最小平方法、時間序列、多步預測、AIC、結合預測、leave-h-out cross-validation。
而第二篇論文國立中山大學 應用數學系研究所 郭美惠、李相烈所指導 林良靖的 連續時間隨機波動模型的適合度檢定 （2012），提出因為有 Bickel-Rosenblatt檢定、訊干比、微結構噪音、累積波動、高頻資料、適合度檢定、隨機波動模型、拔靴法、經驗特徵函數、V統計量的重點而找出了 最 佳 線性 不偏 估計量的解答。
統計學關鍵字典
為了解決最 佳 線性 不偏 估計量 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。※
利用複合式的最小平方法改善時間序列的多步預測問題
為了解決最 佳 線性 不偏 估計量 的問題，作者李俊賢 這樣論述：
時間序列分析常用兩種方法進行多步預測，一種是透過重複代入一步最佳線性預測的方式(recursive method) 遞迴地運算多步預測，另一種則是直接進行多步最佳線性預測(direct method)。兩方法所採用的參數估計量亦不相同，前者多採用MLE 或一步最小平方估計，後者則直接採用多步最小平方估計。相較而言，若模式能正確選取，recursive 方法所得到的多步預測均方差會較小;direct的方法參數估計誤差雖較大，但為不偏預測，且對模式的選取相對穩健。由於recursive 與direct 兩種預測方法互有優劣，本研究提出一個結合兩種預測方法之複合式的參數估計式，並透過資料訊息自動地
調控估計式複合之權重，以期新方法能兼具recursive 與direct 預測的優點。本文將此創新的預測方法運用於多種線性與非線性的時間序列資料上，透過模擬研究比較傳統方法與新方法的預測能力優劣表現，並建議各種方法的最佳適用情境。
台灣宗教統計學
為了解決最 佳 線性 不偏 估計量 的問題，作者謝邦昌、張家麟、李國隆 這樣論述：
宗教的研究範疇，是在探討人類的宗教活動，仍屬於社會科學的範疇。然而，通常一門社會科學的發展初期，特別是有許多現象與概念尚未清楚，或是資料並不顯明或數量不多的狀況下，往往是先透過質性的研究來進行現象的觀察，以及探索式的研究。反之，當台灣的宗教現象越顯活潑，且活動量增多之際，宗教統計學是絕佳的切入點。 作者簡介 張家麟 學歷：國立卸治大學法學博士 現任真理大宗教學系教授兼系所主任臺灣宗教學會副理事長中華青年交流協會理事考試院文官講座教授法鼓山佛教研修學院兼任教授 謝邦昌 學歷：國立台灣大學生物統計學博士 現任輔仁大學統計資訊學系暨應用統計研究所教授考試院公務人員升官等考試、命題兼閱卷委員中
華資料採礦協會理事長中國統計學社理事行政院國科會企劃考核處統計顧問教育部及內政部統計委員委員 李國隆 學歷：中央警察大學犯罪防涓研究所博士班 現職台北醫學大學．署立雙和醫院社會工作室組長東海大學社會工作學系兼任講師
連續時間隨機波動模型的適合度檢定
為了解決最 佳 線性 不偏 估計量 的問題，作者林良靖 這樣論述：
在建立隨機微分方程模型的問題上，如何對連續時間隨機過程的平穩分佈做適合度檢定扮演著很重要的角色。在本論文的第一部分，我們使用離散取樣的觀測值，提出兩種檢定類型來對連續時間隨機波動模型做適合度的檢定。第一類的檢定方法，其建構的方式是測量經驗特徵函數以及欲檢定真實特徵函數的累積平方差距。在虛無假設下，第一種提出來的檢定統計量，可以證明出其漸進分佈服從一些中心化常態隨機變數相乘後的加權和。第二種的檢定方法是Bickel-Rosenblatt檢定，其建構的方式是測量觀測值的無母數核密度函數估計值與真實核密度函數的累積平方差距。在虛無假設下，可以證明此Bickel-Rosenblatt的檢定統計量為漸
進常態分佈。同時，我們使用Bickel-Rosenblatt的檢定來發展含有連結(copula)的多維隨機波動模型。我們推導了此模型的漸進虛無分佈以及給一些二維情況下的例子。此兩種檢定統計量都會實施模擬研究與實證分析。本論文的第二部分，我們考慮了有市場微結構噪音的隨機波動模型的統計推論，此類的模型通常用於建立高頻財務的資料。在高頻財務資料的分析上，累積波動的估計是一個非常重要的問題。在此，我們考慮了由Lin (2007) 所提出的一個最小變異數不偏的累積波動估計值。此最小變異數不偏估計值是由樣本自我共變異數的線性組合所組成，而且此估計量是在所有不偏估計量的群組中，最小化有限樣本的變異數。此最小
變異數不偏估計值的變異數以Op(n−1/4)的速率收斂。在特殊的常數波動情況下，此最小變異數不偏估計值可達到最大概似估計值的效率。一個遞迴的演算法亦被發展來計算出此最小變異數不偏估計值的最佳權重。我們分別對微結構噪音的變異數以及四階累積動差(quarticity)提出了改進的估計值，其結果有助於累積波動的估計。模擬結果顯示我們提出的估計值，比之在有限樣本下最先進的方法，可達到較高的效率。最後，將實行一個實證分析來做為說明。我們同時考慮有微結構噪音的隨機波動模型的適合度檢定。模型參數的動差估計值與一個基於特徵函數的適合度檢定亦被提出來。此提出的適合度檢定將給予型一誤差與檢定力的模擬結果。