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統計的推測の基礎(8)推定論

机译:统计猜测基础(8)估计理论

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摘要

未知パラメータを推定するためのデータの関数が推定量であり,その統計的性質を測る評価基準が正確性と精密性そして頑健性である.有限サンプルで期待値が真値に一致する(バイアスがない)ことが不偏性であり,サンプルサイズ無限大で推定量が真値に確率収束することが一致性である.精密性は通常は分散で評価され.平均2乗誤差はバイアスの2乗と分散の和で定義される.不偏な推定量のなかで分散最小となるものが一様最小分散不偏推定量であり,分散の下限はFisher情報量の逆数で与えられる.
机译:数据用于估计未知参数的功能是估计器,而用于测量其统计属性的评估标准是准确性,精度和鲁棒性。不偏不倚的是,期望值与有限样本中的真实值匹配(无偏差),并且估计数量收敛到具有无限样本大小的真实值。精度通常通过色散来评估。均方误差由偏差和方差的平方之和定义。在无偏估计中,方差最小的是统一的最小方差无偏估计,而方差的下限由Fisher信息量的倒数给出。

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