Stimatori BAN
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| Simeon |
Qualcuno sarebbe in grado di spiegare dettagliatamente i tre passi da fare (MOOD pagina 302, def 7.10) per verificare che una successioen di stimatori sia BAN?
Con un esempio sarebbe magnifico.
In particolare vorrei capire bene il primo passo dove dice: "la distribuzione di rad(n)[Tn*-t(theta)] tende alla distribuzione normale con media 0 e varianza sigma^2 al tendere di n all'infinito.
Come faccio a stabilire che la distribuzione tende all'altra distribuzione? Facendo il limite cosa dovrei ricavare?
Forse devo studiarmi meglio il teorema del limite centrale che non ho capito a pieno, o qualcosa relativo alle distirbuzioni limite... |
| Simeon |
Uppo.
Qualcuno potrebbe spiegare dettagliatamente come determinare se uno stimatore e' asintoticamente normale? |
| Druidz |
| se vuoi e hai un po' di tempo domani pomeriggio dopo la lezione della Zanaboni sono disponibile per spiegartelo. Mi fermerò giusto un attimo a parlare con lei per alcune cose e poi sono libero... Mi chiamo Alberto cmq e starò li fuori dalla v3 ciao |
| Simeon |
Originally posted by Druidz
se vuoi e hai un po' di tempo domani pomeriggio dopo la lezione della Zanaboni sono disponibile per spiegartelo. Mi fermerò giusto un attimo a parlare con lei per alcune cose e poi sono libero... Mi chiamo Alberto cmq e starò li fuori dalla v3 ciao
Non potresti spiegarlo qui? |
| Druidz |
ok te lo spiego qua in poche parole:
1 La non distorsione va valutata in questo modo: calcoli il valore atteso dello stimatore e lo confronti con il valore atteso della statistica da stimare, se sono = allora lo stimatore è non distorto. Es: se X è la statistica da stimare con parametro E(X) = p ed M è lo stimatore, allora il E(M) = p anch'esso. (non distorsione)
2 La consistenza calcoli il lim per n->inf della var(M) (cioè dello stimatore) se è uguale a zero allora lo stimatore è anche consistente (ovvio è un riassunto il perchè preciso è sul libro)
Es: lim n->inf var(M) = lim n->inf (p-p^2)/n = 0 se ti risulta strano quest'esempio guarda bene: p-p^2 = p(1-p) che non è altro che la var(x) di una bernulliana se lo divido per n non è altro che la var di una media campionaria.
3 Allora per vedere se è asintoticamente normale ci sono tre proprietà che devo guardare sul libro a pag. 302... Cmq per venirti in contro devi sapere che la media campionaria è per definizione uno stimatore BAN.
Spero di essere stato esauriente e di non aver scritto cagate mostruose in caso fatemele notare che almeno vedo dove ho ancora dei dubbi... Ciaoooooo |
| Simeon |
Originally posted by Druidz
ok te lo spiego qua in poche parole:
Senza offesa :asd: ma mi hai scritto di tutto fuorchè quello che mi serviva realmente :asd:
So come si calcolano distorsione e consistenza, la cosa che non capivo era come dimostrare la proprieta' (i) di pagina 302. |
| Simeon |
| E questa rimarra' senza risposta, vabbe. |
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