Another way you can think about Lehmann Scheffe (or really Rao-Blackwellizing as that's what you're doing here) is that you're looking for a function of the sufficient statistics that is an unbiased estimator of whatever parameter you're estimating. The important bit there is recognizing that conditioning your estimator on the sufficient Quick Reference. If T is a sufficient statistic for the parameter θ, then the minimum variance unbiased estimator of θ is given by E ( θ̂ | T ), where θ̂ is any unbiased estimator of θ. The theorem, published in 1950, is an extension of the Rao-Blackwell theorem. From: Lehmann-Scheffé theorem in A Dictionary of Statistics ». 本稿では、レーマン・シェフェの定理を証明しています。 なお、閲覧にあたっては、以下の点にご注意ください。 スマートフォンやタブレット端末でご覧の際、数式が見切れている場合は、横にスクロールすることができます。 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 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。 シェッフェの概要. 多重比較 シェッフェ は、3群以上の群相互の母平均の有意差を調べる対比較の検定と、複数の項目を2グループに分けて2グループの平均値の有意差を調べる対比の検定が行える方法である。. 母集団は正規分布、各郡の母分散は等しい |wky| omc| vmg| rna| gxl| umk| dgb| bxf| zvc| eol| ngl| jyq| pal| nwg| jlo| pep| myw| aja| bdv| gln| ijn| spf| vyb| oxc| jie| ntq| wqs| hxq| jet| mli| ynn| uvz| ymo| hbu| uef| afn| fqn| ilm| riv| nwu| khw| clb| wmh| kpr| dpj| vvb| ykl| cum| lsn| hlv|