Оглавление:
Асимптотическая эффективность оценок максимума правдоподобия
- Для конечных объемных выборок, параметрическая оценка Функция φF), дисперсия которой совпадает с нижней границей Неравенство Фреше-Рао-Крамера называется эффективным. 248 § 19 установлено, что существуют эффективные оценки Только в экспоненциальной модели Параметрическая функция вида φ (9) = <ψο (9) + ρ, где φο (9) определено Однозначно определяется моделью, а p — произвольная постоянная. Роль дисперсии как мера распределения оценок вокруг среднего На самом деле, не очень большой, по крайней мере, если оценка приблизительная
Обычно не распространяется с параметрами, равными Это значит и дисперсия. Людмила Фирмаль
- На самом деле, разбросать информацию Полностью описывается распределение оценок по дисперсиям Описанное неравенство Чебышева, это довольно грубое приближение В последнем случае приближение сравнивается с нормальным приближением Случится Переход к большим выборкам из теорем 3, 4 и Асимптотическая дисперсия оценки системы 2 Максимальное правдоподобие (или оценка уравнения максимального правдоподобия Вероятность) параметр 6 и дифференцируемый параметрический Для параметрической функции φ (9) φ ′ (9) # 0 Неравенство Фреше-Рао-Крамера равно l-> oo.
Для этого Такая оценка называется асимптотически верной. Discover Дисперсия 6 <n) (xn) оценки максимального правдоподобия равна Существует или больше (/ x, (c) l) ~ ‘ Ситуация на самом деле не играет никакой роли асимптотически Задача асимптотического оценивания: оценка 6 (n) (xn) для больших n Среднее значение 0 и дисперсия (/ x, Φ) n) ~ почти нормальная.
Асимптотическая дисперсия оценки 8 (n) (xn) точно определена Разброс (или концентрация) вокруг расчетного параметра Параметр с. Людмила Фирмаль
Смотрите также:
| Асимптотическая нормальность выборочных квантилей | Асимптотическая достаточность |
| Асимптотическая нормальность оценок максимума правдоподобия | Векторный параметр |
