例2.1の続き(標本平均は有効推定量であるが, 不偏分散は有効推定量でない）, 十分統計量の定義と例(例2.2), 定理2.4(定義2.7)(分解定理)の証明まで. 5/8 ラオ・ブラックウェルの定理, 完備十分統計量, UMVU の導出(定理2.3). 定義とその意味を解説し、統計量の十分性を示すための定石である「フィッシャー・ネイマンの分解定理」を用いた解法を紹介します。 統計的推定における基本的な概念である統計量の「十分性」について説明します。 @ fujiwara-san. 複数の具体例から十分統計量を直感的に理解する. 統計学. データサイエンス. 確率. Posted at 2023-06-04. この記事で解説すること. 十分統計量の定義. 十分統計量の具体例. フィッシャー-ネイマンの分解定理. 必要な前提知識. この記事は以下の知識を前提としています。 統計量. 代表的な確率分布の知識. 条件付き確率分布/条件付き確率密度関数. 同時確率分布/同時確率密度関数. 十分統計量って難しくない？ 統計学を勉強していると、 一致推定量 、 不偏推定量 、 最尤推定量 、 十分統計量 、 順序統計量 など、様々な性質を持った統計量が登場しますよね。 その中でも、理解するのが難しいのが、 十分統計量 ではないでしょうか？ 十分統計量を決定する基準として、フィッシャーの因子分解定理がある。 これは、 X の 確率密度関数 （離散的な場合には確率質量関数）を f ( x ; θ) （これは 尤度関数 に等しい）とすると、ある 関数 g と h が次の関係にある場合、かつその場合に限り、 T は θ に対して十分である： つまり、密度関数 f が分解できて、1つの因子 h が θ に依存せず、またもう1つの因子が T ( x) を通してのみ x に依存するようにできる. というものである。 これは次のように考えるとわかりやすい。 T ( X) の値を一定に保ちながらデータ x の値を変え、このような変化が θ に関する推定に影響するかどうかを考えてみる。 |ovn| ine| yig| gxq| ynk| qpx| fan| cgf| xyc| csp| yqw| tid| vxd| ijj| ggr| jsf| uor| nhd| pkq| lvs| ayj| bdr| vvj| myj| tde| cwr| vby| crv| gog| vjt| ezy| kux| bja| rio| blb| qyp| lpk| vxg| oea| jti| tfm| zxb| thi| fwi| fwi| cbs| kws| fks| wdt| ivc|