Als «umvue» getaggte Fragen

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Warum verwenden wir eine voreingenommene und irreführende Standardabweichungsformel für
Es war ein kleiner Schock für mich, als ich zum ersten Mal eine Monte-Carlo-Normalverteilungssimulation durchführte und feststellte, dass der Mittelwert von 100100100 Standardabweichungen von 100100100 Stichproben, die alle nur eine Stichprobengröße von n=2n=2n=2 , viel geringer war als, dh Mittelung 2π−−√2π \sqrt{\frac{2}{\pi }} mal dasσσ\sigmadas zur Erzeugung der Grundgesamtheit verwendet …

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Das pdf von
Angenommen , X1, X2, . . . , XnX1,X2,...,XnX_1, X_2,...,X_n sei iid aus N( μ , σ2)N(μ,σ2)N(\mu,\sigma^2) mit unbekanntem μ ∈ Rμ∈R\mu \in \mathcal R und σ2> 0σ2>0\sigma^2>0 Sei Z=X1−X¯S,Z=X1−X¯S,Z=\frac{X_1-\bar{X}}{S},S ist hier die Standardabweichung. Es kann gezeigt werden, dass ZZZ die Lebesgue pdf hat f(z)=n−−√Γ(n−12)π−−√(n−1)Γ(n−22)[1−nz2(n−1)2]n/2−2I(0,(n−1)/n√)(|Z|)f(z)=nΓ(n-12)π(n-1)Γ(n-22)[1-nz2(n-1)2]n/2-2ich(0,(n-1)/n)(|Z|)f(z)=\frac{\sqrt{n} \Gamma\left(\frac{n-1}{2}\right)}{\sqrt{\pi}(n-1)\Gamma\left(\frac{n-2}{2}\right)}\left[1-\frac{nz^2}{(n-1)^2}\right]^{n/2-2}I_{(0,(n-1)/\sqrt{n})}(|Z|) Meine Frage ist dann, …
15 self-study  umvue 

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Woher weiß ich, welche Methode zur Parameterschätzung ich wählen soll?
Es gibt eine ganze Reihe von Methoden zur Parameterschätzung. MLE, UMVUE, MoM, Entscheidungstheorie und andere scheinen alle einen ziemlich logischen Grund dafür zu haben, warum sie für die Parameterschätzung nützlich sind. Ist eine Methode besser als die andere, oder handelt es sich nur darum, wie wir den Schätzer für die …

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Über die Existenz von UMVUE und die Wahl der Schätzer von
Sei eine Zufallsstichprobe aus der N ( θ , θ 2 ) -Population, wobei θ ∈ R ist .(X1,X2,⋯,Xn)(X1,X2,⋯,Xn)(X_1,X_2,\cdots,X_n)N(θ,θ2)N(θ,θ2)\mathcal N(\theta,\theta^2)θ∈Rθ∈R\theta\in\mathbb R Ich suche den UMVUE von .θθ\theta Die Fugendichte von beträgt(X1,X2,⋯,Xn)(X1,X2,⋯,Xn)(X_1,X_2,\cdots,X_n) fθ(x1,x2,⋯,xn)=∏i=1n1θ2π−−√exp[−12θ2(xi−θ)2]=1(θ2π−−√)nexp[−12θ2∑i=1n(xi−θ)2]=1(θ2π−−√)nexp[1θ∑i=1nxi−12θ2∑i=1nx2i−n2]=g(θ,T(x))h(x)∀(x1,⋯,xn)∈Rn,∀θ∈Rfθ(x1,x2,⋯,xn)=∏i=1n1θ2πexp⁡[−12θ2(xi−θ)2]=1(θ2π)nexp⁡[−12θ2∑i=1n(xi−θ)2]=1(θ2π)nexp⁡[1θ∑i=1nxi−12θ2∑i=1nxi2−n2]=g(θ,T(x))h(x)∀(x1,⋯,xn)∈Rn,∀θ∈R\begin{align} f_{\theta}(x_1,x_2,\cdots,x_n)&=\prod_{i=1}^n\frac{1}{\theta\sqrt{2\pi}}\exp\left[-\frac{1}{2\theta^2}(x_i-\theta)^2\right] \\&=\frac{1}{(\theta\sqrt{2\pi})^n}\exp\left[-\frac{1}{2\theta^2}\sum_{i=1}^n(x_i-\theta)^2\right] \\&=\frac{1}{(\theta\sqrt{2\pi})^n}\exp\left[\frac{1}{\theta}\sum_{i=1}^n x_i-\frac{1}{2\theta^2}\sum_{i=1}^nx_i^2-\frac{n}{2}\right] \\&=g(\theta,T(\mathbf x))h(\mathbf x)\qquad\forall\,(x_1,\cdots,x_n)\in\mathbb R^n\,,\forall\,\theta\in\mathbb R \end{align} wobei undh(x)=1.G( θ , T.( x ) ) …

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Finden Sie die einzigartige MVUE
Diese Frage stammt aus Robert Hoggs Einführung in die mathematische Statistik, 6. Version, Problem 7.4.9, auf Seite 388. Sei iid mit pdf f (x; \ Theta) = 1/3 \ Theta, - \ Theta <x <2 \ Theta, an anderer Stelle Null, wobei \ Theta> 0 ist .X1,...,XnX1,...,XnX_1,...,X_nf(x;θ)=1/3θ,−θ<x<2θ,f(x;θ)=1/3θ,−θ<x<2θ,f(x;\theta)=1/3\theta,-\theta0 (a) Finden Sie …

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Finden Sie UMVUE von
Sei X1,X2,...,XnX1,X2,...,XnX_1, X_2, . . . , X_n sind Zufallsvariablen mit pdf fX(x∣θ)=θ(1+x)−(1+θ)I(0,∞)(x)fX(x∣θ)=θ(1+x)−(1+θ)I(0,∞)(x)f_X(x\mid\theta) =\theta(1 +x)^{−(1+\theta)}I_{(0,\infty)}(x) wobei θ>0θ>0\theta >0 . Geben Sie den UMVUE von 1θ1θ\frac{1}{\theta} und berechne seine Varianz Ich habe zwei solcher Methoden für erhaltene UMVUEs gelernt: Cramer-Rao Lower Bound (CRLB) Lehmann-Scheffe davon Ich werde dies mit dem ersteren …

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Vollständige Statistik für
Ich würde gerne wissen, ob die Statistik vollständig ist für in einer -Einstellung. σ2N(μ,σ2)T.( X.1, … , X.n) = ∑ni = 1( X.ich- X.¯n)2n - 1T(X1,…,Xn)=∑i=1n(Xi−X¯n)2n−1T(X_1,\ldots,X_n)=\frac{\sum_{i=1}^n (X_i-\bar{X}_n)^2}{n-1}σ2σ2\sigma^2N.( μ , σ2)N(μ,σ2)N(\mu,\sigma^2) Hängt dies davon ab, ob zuvor bekannt ist oder nicht? Wenn für vollständig ist , dann ist es von Lehmann-Scheffé …

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Finden Sie die gemeinsame Verteilung von und
Diese Frage stammt aus Robert Hoggs Einführung in die mathematische Statistik, 6. Version, Frage 7.6.7. Das Problem ist : Es sei eine Zufallsstichprobe der Größe aus einer Verteilung mit dem PDFnnnf(x;θ)=(1/θ)exp(−x/θ)I(0,∞)(x)f(x;θ)=(1/θ)exp⁡(−x/θ)I(0,∞)(x)f(x;\theta)=(1/\theta)\exp(-x/\theta)\mathbb{I}_{(0,\infty)}(x) Finden Sie die MLE und die MVUE von .P(X≤2)P(X≤2)P(X \le 2) Ich weiß, wie man die MLE findet. Ich …

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Was ist die notwendige Bedingung für einen unverzerrten Schätzer, um UMVUE zu sein?
Nach dem Satz von Rao-Blackwell , wenn Statistic eine ausreichende und vollständig ist und , dann eine gleichmäßig Umvue Schätzer (UMVUE).T.TTθθ\thetaE.( T.) = θE(T)=θE(T)=\thetaT.TT Ich frage mich, wie ich rechtfertigen kann, dass ein unvoreingenommener Schätzer ein UMVUE ist: Wenn nicht ausreicht, kann es ein UMVUE sein?T.TT Wenn nicht vollständig ist, …
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