数理统计05估计量的优良性准则(续)

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2025-01-13 0 0 1.67MB 51 页 5.9玖币
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第五讲 估计量的优良性准则
(续)
一、一致最小方差无偏估计(续)
二、信息不等式
三、相合估计
一、一致最小方差无偏估计
(续)
定理 4.3(Lehmann-Scheffe)
是完全充分统计量,)( xS
)()(
qx
无偏估计, )())(|)(()(
qxSxExT
UMVUE
进一步,如果对所
,))(( xTVar
唯一UMVUE)()(
qxT
注: Lehmann-Scheffe 定理实际上给出了两
种寻找 UMVUE 的方法,
1
道完全充分统计)( xT
))(()())(( xThqxTh 无偏统计量,则
也是 UMVUE)(
q
2
,则的一个无偏估计若能获)()( xq
就是 UMVUE)())(|)((
qxTxE
但首先必须知
即寻找完全充分统
计量的函数使之成为 的无偏估计。
)(
q
4.4 是来自 Poisson 总体
1 2
, , , n
x x x
( )P
简单样本,
是正的未知参数,
试求
( )q e
一致最小方差无偏估计。
4.5
是来自总体
n
xxx ,,,
21
样本。
服从正分布设总体 ),(
2
NX
未知,),(
2
求参数 UMVUE
2
所以由
的值域包含内点,由于
22
2
1
,
w
定理可知完全充分统计量为
).,()(
1
2
1
n
i
i
n
i
i
xxxT
的无偏估计,而我们已经知道
n
i
i
x
n
x
1
1
且是完全充分统计量 的函数
)( xT
知时, 的 UMVUE 为 。
x
故当 未
2
无论 是已知或未知,
2
注:
都 是 U M V U E
x
2
1
2
1
22
1
1
)(
1
1xnx
n
xx
n
S
n
i
i
n
i
i
)(
2
xT完全充分统计估计且是
的函数,
方差 2
S
4.6
为样未知UMVUE
2
上服从均匀布,设总],0[
X
,是未知参数
,,,,
21
是来自总体的样
n
xxx
试求参UMVUE
注:
不 是已 知 时 , U M VU E
22
S
由因子分解定理可
.,0
,0,
1
);,,,(
)()1(
21
otherwise
n
n
n
xx
xxxp
( ) (1)
( ) {0 }
1( )
n
x x
nI I x
 
},,,max{ 21)( nn xxxx
它是充分统计量。
由于
下证它也是完全的。
 
的密度函数为可知
)(1)(
}{}{
n
n
n
xtxPtxP
,
0
0
);(
1
otherwise
ttn
tp
nn
,由对任何函0)(
tg
0)())((
0
1
)(
dt
nn
n
ttgnxgE
,0)(,0
0
1
dt
n
ttg可得对所
时才能成立,有在 0)( tg
这个只
也是完全的。因而
)( n
x
又因为
,
1
)(
0
)(
n
n
t
n
xE
n
n
n
dt
,
)1(
ˆ
)(n
x
n
n
的无偏估计为所以
函数,故就是且是完全统计
)( n
x
UMVUE
摘要:

第五讲估计量的优良性准则(续)一、一致最小方差无偏估计(续)二、信息不等式三、相合估计一、一致最小方差无偏估计(续)定理4.3(Lehmann-Scheffe)是完全充分统计量,设)(xS的是)()(qx无偏估计,的是则)())(|)(()(qxSxExTUMVUE,,进一步,如果对所有,))((xTVar。唯一的是则UMVUE)()(qxT注:Lehmann-Scheffe定理实际上给出了两种寻找UMVUE的方法,(1)。道完全充分统计量)(xT))(()())((xThqxTh无偏统计量,则是若。的也是UMVUE)(q(2),则的一个无偏估计量若能获得)()(...

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