タグ付けされた質問 「sufficient-statistics」

カゼッラとバーガーは、バスの定理（Th 6.2.24）を次のように述べています。 場合完了し、最小限に十分統計量であり、次いで、 、すべての補助的な統計量とは無関係です。T（X）T（バツ）T(X)T（X）T（バツ）T(X) しかし、講義では、十分性のみではなく、十分性のみを使用する定理の証明を見ました。証明は基本的に全確率の法則の適用でした。 ウィキペディアは、十分性と有界完全性（完全性よりも弱い要件）を使用したバスの定理を述べていますが、これは私の講師に同意します。 Casella-Bergerバージョンでは何が得られますか？

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統計があり、パラメーターを推定するだけでは十分でないことが確かにわかっているとします。T（X）T（バツ）T(X)θθ\theta （凸状損失の下で）効率的な推定量ことはまだ可能ですか、それとも不可能であるとする定理（逆Rao-Blackwellのようなもの）がありますか？θ^（T（X））θ^（T（バツ））\hat\theta(T(X)) バイアスをかけない推定器または平均二乗誤差のCRLBを達成するという効率の定義のもとで質問に答えるか、実際の線で平均化された二乗平均誤差、またはそれが質問に答えるのに適した他のパフォーマンス測定に役立つ場合があります。

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