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1、不偏性 unbiasednessIf be a random sample from f(x;), 且 U() is an estimator of 當(dāng)EU()=, 則稱(chēng)U()為之一不偏估計(jì)式.Ex 1: be a random sample from f(x;)= , x>0 令U()= 檢驗(yàn)結(jié)果U是否為之不偏估計(jì)式. Sol:EU()=E() = = = (而E(X)=) 檢驗(yàn)結(jié)果U is a unbiased estimator for .Ex 2:If be a random from f(x;)=, x=0,1,2, Set g()= find a unbiased estim
2、ator of . Sol:step 1:探討之意義. step 2:找可能的不偏估計(jì)式. 原來(lái)之意義為Pr(X=0)= 令U()=1, if X=0 0, other EU()=1 =Pr(X)= U() is a unbiased for . 順道求Var(U)=E(U)-E(U) = E(U)- E(U) =-() =(1-)Rao-BlackwellIf be a random sample from f(x;), 當(dāng)T() is a suff statistic for 且 U() is a unbiased estimator of 但U非為T(mén)之函數(shù)時(shí)Consider 則:(1)依
3、舊是一之不偏估計(jì)式 (2)Var()Var(U) (在U及T之基礎(chǔ)上,找到較為優(yōu)越之估計(jì)式)在Ex 2中:f(x,x;)= =() =g(t;) where g(t;)=, h()= t=By F-N因式分解定理知, T= is a suff for T is also suff for =By R-B, 求進(jìn)行處理:當(dāng)T=t時(shí), =Pr(U=1|T=t)=(*) T=poisson(n) (U=1 T=t)=(X=0 ) =( X=0 ) (*)= =()=(1-)結(jié)論:由R-B所找到的 =(1-) =(1-) Var()Var(U)proof (R-B):If =E(U|T) check
4、E()= (?) E()=E(E(U|T)=E() = = = = = E(E(U|T)= = = = = =check Var()Var(U) (?) ex:年級(jí) 1 2 3 4 50 70 50 60 60 80 70 7070 90 90 80 平均 60 80 70 70 總平均70 i=1,2,3 j=1,2,3,4Var(U)=Var()=3(60-70)+3(80-70)+3(70-70)+3(70-70)/12比較 = = =3(60-70)+3(80-70)+3(70-70)+3(70-70)Sol:Var(U)=Var(E(U|T)+E(Var(U|T) Var(U)=Var()+E(Var(U|T) E(Var(U|T)0 Var(U)Var() 令=E(U|T) Var(U)=E(U-E(U) =E(U-+-E(U) =E(E(U-+-E(U)|T) =EE(U-)|T+E(E(-E(U)|T) Var(E(U|T)=E(-E() =E(-E(U) =E(E(-E(U)|T) 另外:E(Var(U|T) Var(U|T)=E(U-E(U|T)|T) E(Var(U|T)=E(E(U-)|T)H.w. If be a random from f(x;)=, x=0,1,2, (1)找一個(gè)un
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