Tehokas arviointi

Kokeneet kirjoittajat eivät ole vielä tarkistaneet sivun nykyistä versiota, ja se voi poiketa merkittävästi 3. huhtikuuta 2021 tarkistetusta versiosta . vahvistus vaatii 1 muokkauksen .

Tehokas estimaatti matemaattisessa tilastossa on puolueeton tilastollinen estimaatti, jonka varianssi osuu yhteen Cramer-Rao-epäyhtälön alarajan kanssa .

Määritelmä

Parametrin estimaattia kutsutaan teholliseksi estimaatiksi luokassa, jos mikä tahansa muu estimaatti tyydyttää jonkin .

Puolueettomilla arvioilla on erityinen rooli matemaattisissa tilastoissa . Jos puolueeton estimaattori on tehokas estimaattori puolueettomien luokassa ja varianssi on sama kuin estimaatti Cramer-Rao-epäyhtälössä, niin tällaista tilastoa kutsutaan yksinkertaisesti tehokkaaksi .

Ainutlaatuisuus

Tehokas estimaattori luokassa , jossa on jokin funktio, on olemassa ja on ainutlaatuinen joukon arvoihin asti , joihin putoamisen todennäköisyys on yhtä suuri kuin nolla ( ).

Asymptoottinen tehokkuus

Jotkut estimaattorit eivät ehkä ole tehokkaimpia pienillä näytteillä, mutta voivat olla parempia suurilla näytteillä. Yleensä harkitaan johdonmukaisia ​​arvioita, joiden varianssi pyrkii nollaan otoskoon kasvaessa. Siksi tällaisia ​​arvioita voidaan verrata konvergenssinopeudella, toisin sanoen itse asiassa satunnaismuuttujan (vektorin) dispersiolla (kovarianssimatriisilla) . Erityisesti asymptoottisesti normaali arvio

on asymptoottisesti tehokas, jos asymptoottinen kovarianssimatriisi V on minimaalinen annetussa estimaattiluokassa.

Katso myös