随着项目成本的提高，评估人员评估的精度也随之下降。
可以用两种基本方法来找到满足最小方差法的估计值m和b。
估计员必须仔细阅读规格，如未能完全了解项目的内容，切勿盲目投标。
然而，确切的人口普查误差是无法计算的，能够计算的仅仅是它的估计量。
在独立样本下研究非参数回归函数加权核估计的强相合性，得到了一些较弱的充分条件。
虽然并不是所有的有用的估计量是无偏的，但是，一致性则是经济学家对估计量的最低要求。
当检查门、框架，和硬件日程表，估计物必须检查摇摆。
无偏估计量未必是一致的，但是那些当样本容量增大时方差会收缩到零的无偏估计量是一致的。
进一步在合理的假设下建立了估计量的渐近性质。
在一定条件下证明了所得估计量的渐近正态性和相合性。
首先，我们在一些假定下证明OLS估计量的无偏性。
考虑含有两个方差分量矩阵的多元混合模型，将一元混合模型下的谱分解估计推广到多元模型下。
方差已知时这种问题的估计量的性质已有很多研究。
因此他们给洞察潜在的性能定量估计。
我们也研究了估计的一致性和渐近正态性质。
然后，将泛补偿最小二乘法与补偿最小二乘法进行了比较；
在这些情况下，估计物确定封印的线性英尺长度需要和包括它的费用和劳动充电在估计。
从理论上比较了提出的新估计和经典分别比估计的均方误差。
然后，推导了任两个局部估计误差之间的互协方差阵的计算公式。
矩阵损失下贝努利分布均值的线性估计可容许性。
当样本容量变大时是否估计量会渐近地趋向于正态分布？
复杂似然函数的多峰性使得极大似然估计的求解存在很大困难。
协助采购部及成本预算，以获得精准的具体项目成本。
通过匹配的方法给出相似可分离函数的非参数回归估计。
在适当的条件下，证明了所建立的估计量均具有强相合性。
在评价经济计量估算值的大规模抽样特征时，这是一个有用的概念。
我们将研究从总体中抽取的不同的随机样本时，OLS估计量的分布。
在第三部分，给出了结构型EV多项式模型参数估计的相合性。
提出了统一的最优和稳态白噪声和拟白噪声估值器。
利用极大似然估计方法得到其估计量，并获得此估计量具有渐近正态性。