Оглавление:
Асимптотическая нормальность
- Непротиворечивость оценочной последовательности Γ’n) (xn), i = = 1, 2, …. являются ограничительными свойствами и никогда формально Это не имеет ничего общего с качеством этих оценок для конечных предметов. Un) (x „) последовательная оценка стала полезным статистическим инструментом Статистика должна рассчитывать вероятности, хотя бы приблизительно Pb (x: | Γ <)) (xl) −φ ()) | <6). A1) Одним из наиболее важных направлений теории вероятностей является
Теорема об ограничении — может дать оценку вероятности (II) Большой номер Центральная предельная теорема занимает каждый По своему названию это важнейшее место теории и применения. Говоря о сходимости функции распределения (соответствующая Центрированная и нормализованная последовательность Я ел. с. ) Обычный метод #In ((<< (> (Xn) -me)) / o ((e) 0 не является обязательным. У нас есть & (Yn + Yn *)> (Yn + Vn 00 Тогда покажи это YnVn- * 0. A8) Конечно, n > e, \ Vy \ a) < A9)
При достижении верхнего предела A9), Урна суп? (| Y „Vn |> e) (xn) считается параметрической оценкой Функция φ ((), тогда характеристики асимптотической нормы Нормальность A2) Людмила Фирмаль
- Выполняется при η (в) = φ ()). В этом случае стат Статистика 7 (xn) — *, _ n (N @, 1)). On (c) <Φ (c) < <7 ™ (х „) -ха (N @, 1)) <т„ (в)) s a, B1) Где степень приближения увеличивается с увеличением l, xa (N @, 1)) — Квантиль распределения N @, 1). В предыдущей главе видео При определенных условиях Аппроксимация оценки 7 (n) (xn) к φ (@) имеет порядок 1 / ul с ростом n. Следовательно, коэффициент opF) статистики A2) обычно равен oo (c) = o (c) / vl, o (c)> 0.
Наконец, напишите самые важные В случае статистики, вариант отношения ограничения A2): (E T1 Vn ~ (T (a) (Xl) -Φ (c)) <0- * Людмила Фирмаль
Смотрите также:
| Состоятельность | Преобразование статистик |
| Состоятельность оценок максимального правдоподобия | Асимптотическая нормальность выборочных квантилей |
Если вам потребуется заказать статистику вы всегда можете написать мне в whatsapp.
