Pertanyaan yang diberi tag «umvue»

5
Mengapa kita menggunakan rumus standar deviasi yang bias dan menyesatkan untuk distribusi normal?
Itu sedikit mengejutkan bagi saya ketika pertama kali saya melakukan simulasi distribusi normal Monte Carlo dan menemukan bahwa rata-rata standar deviasi dari sampel, semuanya memiliki ukuran sampel hanya , terbukti jauh lebih sedikit. dari, yaitu rata-rata kali, digunakan untuk menghasilkan populasi. Namun, ini terkenal, jika jarang diingat, dan saya agak …

2
Pdf dari
Misalkan X1,X2,...,XnX1,X2,...,XnX_1, X_2,...,X_n menjadi iid dari N(μ,σ2)N(μ,σ2)N(\mu,\sigma^2) dengan μ∈Rμ∈R\mu \in \mathcal R dan σ 2 > 0 yang tidak diketahuiσ2>0σ2>0\sigma^2>0 Biarkan Z=X1−X¯S,Z=X1−X¯S,Z=\frac{X_1-\bar{X}}{S},S adalah standar deviasi di sini. Dapat ditunjukkan bahwa ZZZ memiliki Lebesgue pdf 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/2−2I(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|) Pertanyaan saya lalu bagaimana cara mendapatkan pdf ini? Pertanyaannya adalah dari sini dalam contoh …
15 self-study  umvue 

2
Bagaimana saya tahu metode estimasi parameter mana yang harus dipilih?
Ada beberapa metode untuk estimasi parameter di luar sana. MLE, UMVUE, MoM, decision-theoretic, dan lain-lain semua sepertinya memiliki kasus yang cukup logis mengapa mereka berguna untuk estimasi parameter. Apakah ada satu metode yang lebih baik daripada yang lain, atau apakah itu hanya masalah bagaimana kita mendefinisikan apa penaksir "pas terbaik" …

1
Tentang keberadaan UMVUE dan pilihan penaksir
Mari menjadi sampel acak yang diambil dari N ( θ , θ 2 ) populasi di mana θ ∈ R .(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 Saya mencari UMVUE dari .θθ\theta Densitas sambungan adalah(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)=∏saya=1n1θ2πexp⁡[-12θ2(xsaya-θ)2]=1(θ2π)nexp⁡[-12θ2∑saya=1n(xsaya-θ)2]=1(θ2π)nexp⁡[1θ∑saya=1nxsaya-12θ2∑saya=1nxsaya2-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} , dengan danh(x)=1.g(θ,T(x))=1(θ2π√)nexp[1θ∑ni=1xi−12θ2∑ni=1x2i−n2]g(θ,T(x))=1(θ2π)nexp⁡[1θ∑i=1nxi−12θ2∑i=1nxi2−n2]g(\theta, T(\mathbf x))=\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]h(x)=1h(x)=1h(\mathbf x)=1 Di …

1
Temukan MVUE yang unik
Pertanyaan ini dari Pengantar Robert Hogg untuk Statistik Matematika 6 Versi masalah 7.4.9 di halaman 388. Biarkan menjadi iid dengan pdf nol di tempat lain, di mana .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) Temukan mle dariθ^θ^\hat{\theta}θθ\theta (B) Apakah statistik yang cukup untuk ? Mengapaθ^θ^\hat{\theta}θθ\theta (c) Apakah MVUE unik dari ? Mengapa(n+1)θ^/n(n+1)θ^/n(n+1)\hat{\theta}/nθθ\theta Saya pikir saya …

1
Temukan UMVUE dari
Biarkan menjadi variabel acak iid yang memiliki pdfX1,X2,...,XnX1,X2,...,XnX_1, X_2, . . . , X_n 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) dimana . Berikan UMVUE dari dan hitung variansnyaθ>0θ>0\theta >01θ1θ\frac{1}{\theta} Saya telah belajar tentang dua metode seperti itu untuk memperoleh UMVUE: Batas Bawah Cramer-Rao (CRLB) Lehmann-Scheffe Thereom Saya akan mencoba ini menggunakan yang pertama …

2
Statistik lengkap untuk dalam
Saya ingin tahu apakah statistik selesai untuk dalam pengaturan .T(X1,…,Xn)=∑ni=1(Xi−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) Apakah ini tergantung pada apakah sebelumnya diketahui atau tidak? Jika selesai untuk , maka oleh Lehmann-Scheffé itu UMVUE . Tetapi jika diketahui, kita dapat mempertimbangkan yang variansnya sama dengan Cramer-Rao terikat , dan benar-benar kurang dari , jadi tidak …

2
Temukan distribusi gabungan dan
Pertanyaan ini dari Pengantar Robert Hogg untuk Statistik Matematika 6 versi pertanyaan 7.6.7. Masalahnya adalah : Biarkan sampel acak ukuran diambil dari distribusi dengan 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) Temukan MLE dan MVUE .P(X≤2)P(X≤2)P(X \le 2) Saya tahu cara menemukan MLE. Saya pikir ide untuk menemukan MVUE adalah menggunakan Rao-Blackwell dan Lehmann dan Scheffe. …

2
Apa kondisi yang diperlukan untuk estimator yang tidak bias menjadi UMVUE?
Menurut teorema Rao-Blackwell , jika statistik adalah cukup dan lengkap untuk , dan , maka adalah penaksir tak bias varians minimum varians seragam (UMVUE).TTTθθ\thetaE(T)=θE( T) = θE(T)=\thetaTTT Saya bertanya-tanya bagaimana membenarkan bahwa penaksir yang tidak bias adalah UMVUE: jika tidak cukup, bisakah itu UMVUE?TTT jika tidak lengkap, bisakah itu UMVUE?TTT …
Dengan menggunakan situs kami, Anda mengakui telah membaca dan memahami Kebijakan Cookie dan Kebijakan Privasi kami.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.