• Nie Znaleziono Wyników

6. Informacja Fishera, nierówno±¢ Craméra-Rao

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Share "6. Informacja Fishera, nierówno±¢ Craméra-Rao"

Copied!
2
0
0

Pełen tekst

(1)

Statystyka matematyczna (3 mef, 2014/2015)

6. Informacja Fishera, nierówno±¢ Craméra-Rao

‚w. 6.1 Niech X b¦dzie zmienn¡ losow¡ o rozkªadzie N(µ, σ2). Oblicz informacj¦ Fi- shera I(θ) w przypadku:

(a) θ = µ ∈ R, (b) θ = σ > 0,

(c) θ = σ2 > 0.

‚w. 6.2 Niech X = (X1, . . . , Xn) b¦dzie prób¡ losow¡ prost¡ z rozkªadu dwumianowego B(m, p).

(a) Wyznacz estymator najwi¦kszej wiarogodno±ci parametru p i na jego podstawie zbuduj nieobci¡»ony estymator T (X) parametru p.

(b) Sprawd¹, czy T (X) realizuje dolne ograniczenie w nierówno±ci Craméra-Rao i wysnuj odpowiednie wnioski.

‚w. 6.3 Niech X = (X1, . . . , Xn) b¦dzie prób¡ prost¡ z rozkªadu jednostajnego U(0, θ).

Udowodnij, »e statystyka

T (X) = n + 1 n Xn:n

jest nieobci¡»onym estymatorem parametru θ. Poka», »e estymator ten jest super- efektywny.

‚w. 6.4 Niech X = (X1, . . . , Xn) b¦dzie prób¡ prost¡ z rozkªadu N(µ, σ2). Wyznacz parametr a tak, aby estymator

T (X) = a

n

X

i=1

|Xi− µ|

byª estymatorem nieobci¡»onym parametru σ. Oblicz jego efektywno±¢.

‚w. 6.5 Rozwa»my prób¡ prost¡ X = (X1, . . . , Xn)z rozkªadu Laplace'a La(0, λ) o g¦- sto±ci f(x) = 1 e−|x|/λ, λ > 0. Sprawd¹, czy estymator T (X) = n1 Pn

i=1

|Xi| jest efektywnym estymatorem parametru λ.

1

(2)

Statystyka matematyczna (3 mef, 2014/2015)

6'. Informacja Fishera, nierówno±¢ Craméra-Rao Zadania do samodzielnego rozwi¡zania

Zad. 6'.1 Niech X b¦dzie zmienn¡ losow¡ o rozkªadzie gamma(α, λ). Oblicz informacj¦

Fishera I(θ) w przypadku:

(a) θ = λ > 0, gdy parametr α jest znany, (b) θ = α > 0, gdy parametr λ jest znany.

Zad. 6'.2 Niech X1, . . . , Xnb¦dzie prób¡ losow¡ prost¡ z rozkªadu geometrycznego G(p).

Oblicz informacj¦ Fishera In(p).

Zad. 6'.3 Korzystaj¡c z nierówno±ci Craméra-Rao wyznacz dolne ograniczenie dla wa- riancji nieobci¡»onego estymatora wariancji σ2 w rozkªadzie N(0, σ2).

Zad. 6'.4 Niech X1, . . . , Xnb¦dzie prób¡ losow¡ prost¡ z rozkªadu P oiss(λ). Rozwa»my estymator nieobci¡»ony o minimalnej wariancji (ENMW) funkcji g(λ) = P (X1 = 0) postaci

T (X1, . . . , Xn) =

 1 − 1

n



n

P

i=1

Xi

. Czy jest to estymator efektywny?

Zad. 6'.5 Rozwa»my prób¡ prost¡ X = (X1, . . . , Xn) z rozkªadu o g¦sto±ci f(x) =

λ3

2 x2e−λx1(0,∞)(x), λ > 0. Poka», »e ¯X/3 jest nieobci¡»onym i efektywnym esty- matorem 1/λ.

2

Cytaty

Powiązane dokumenty

Uzasadnij, »e wysoko±¢ w trójk¡cie prostok¡tnym wysoko±¢ poprowadzona z wierzchoªka przy k¡cie prostym ma dªugo±¢ b¦d¡c¡ ±redni¡ geometryczn¡ dªugo±ci odcinków

[r]

przeª¡czenie nast¦puje w chwili, w której chwilowa warto±¢ sygnaªu steru- j¡cego jest równa napi¦ciu UPN.. Ad.d) Zakªadaj¡c, »e maksymalny poziom dodatniego napi¦cia

[r]

Poka», »e estymator ten jest super-

Informacja Fishera, asymptotyczna normalność

Zad. 1.6 Dziesi¦ciu podró»nych, w tym czterech m¦»czyzn, wsiada losowo do o±miu wa- gonów. Jakie jest prawdopodobie«stwo, »e m¦»czy¹ni wsi¡d¡ do ró»nych wagonów o

Zad. 1.4 W sklepie znajduje si¦ 20 komputerów. W±ród nich jest 15 nowych oraz 5 odnowionych, przy czym na pierwszy rzut oka s¡ one nierozró»nialne. Sze±¢ kompu- terów