参数估计中评价估计量的三个标准是：
1. 无偏性（Unbiasedness）：
无偏性是一个估计量的重要性质之一。一个估计量被称为无偏估计，如果其期望值等于真实参数值。数学上表示为：
E(θ^)=θ其中，E(θ^) 表示估计量的期望值，θ 表示真实参数值。无偏性保证了估计量的平均值在重复抽样的过程中接近真实的参数值。
2. 有效性（Efficiency）：
有效性是指在所有无偏估计中，方差最小的估计被认为是最有效的。具有较小方差的估计通常更具有精确性，因为它们在不同样本下的波动较小。在数学上，有效估计的定义是：
Var(θ^)≤Var(θ~)
其中，Var(θ^) 和Var(θ~) 分别表示两个无偏估计的方差。有效估计在一定程度上提供了相对较小的估计误差。
3. 一致性（Consistency）：
一致性是指随着样本容量的增加，估计量逐渐趋近于真实参数值的性质。在数学上，一个估计量被称为一致估计，如果对于任意正数 ε>0，都存在一个样本容量的阈值，使得当样本容量大于这个阈值时，估计量的误差小于 ε。数学表示为：
limn→∞P(∣θ^−θ∣<ε)=1
这表示随着样本容量的增加，估计值越来越接近真实参数。
补充说明：
均方误差（Mean Squared Error, MSE）： 综合考虑无偏性和有效性，常用均方误差作为评价估计量好坏的标准。均方误差定义为估计值与真实值的平均平方差：
MSE(θ^)=E((θ^−θ)2)理想情况下，估计量的均方误差越小越好。
评价估计量的这三个标准相互关联，一个好的估计量通常是无偏、有效且一致的。在实际统计推断中，选择适当的估计量需要综合考虑这些性质，并根据具体问题的要求来确定合适的估计方法。
温馨提示：答案为网友推荐，仅供参考
相似回答