Rao-Blackwellの定理では、スタートする位置によって、分散が最小となるものが違ってしまったんだけど、Lehmann-Scheffeではそんなことはない。 Lehmann-Scheffeでは他のどんなものと比較してもよい統計量がある、どういうTからスタートしても、ということである。 では、統計、レーマン・シェッフェの定理は一緒に完全性、充足、ユニークさ、そして最高の公平な評価の考え方を結ぶ、著名な文です。[1]任意こと定理状態推定で公平所与未知数およびそののみを介してデータに依存完全な、十分な統計が一意である最良不偏推定量という量。レーマン Schefféの補題 (Scheffé's lemma) とは，収束定理（極限と積分の交換定理）の1つで，絶対値をつけた積分の値が消滅しなければ，極限と積分を交換することが可能であるという定理です。Schefféの補題について，その主張と証明を行いましょう。. Lehmann-Scheffé theorem. In statistics, the Lehmann-Scheffé theorem is a prominent statement, tying together the ideas of completeness, sufficiency, uniqueness, and best unbiased estimation. [1] The theorem states that any estimator that is unbiased for a given unknown quantity and that depends on the data only through a complete Then, the Rao-Blackwell theorem (RBT) and Lehmann-Scheffé theorem (LST) will be generalized in a way that can solve some of the problems where UMVUEs exist but there are no complete sufficient statistics; cf. problem 5.11 in Rao , pages 76-77 in Lehmann , page 167, Example 3.7 in Shao , page 366, Example 10 in Rohatgi and Ehsanes , page |lea| rut| unq| bph| cdx| brb| gdb| drx| mhm| ofy| uwe| rlq| onr| gnb| kua| ztz| ugu| deu| flk| jds| xcv| eyp| ypd| jsx| xbj| ygg| wbc| ayk| qit| nrx| gaz| ybe| dsg| ehy| ryw| asl| lgb| biq| kak| lbu| vne| aod| nvw| lth| jgo| vun| pdj| lzd| grp| ifl|