Statistical Properties of Estimators: Bias, Convergence, and Efficiency

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Statistical Properties of Estimators: Bias, Convergence, and Efficiency

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Exercices

 1. Soit X N ; [2][ ] avec E (X) = inconnu. Soient (X1; X2; :::; Xn) i.i.d.

selon la loi de X et X est un estimateur de .

Montrer que X est un estimateur

  • sans biais,

  • convergent,

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  • e¢ cace.

    1. Soit X N (m; ), avec V (X) = inconnu. Soient (X1; X2; :::; Xn) i.i.d.

      • Pn

    selon la loi de X et n = n [1]

    Publicité

    Pn

    n

    (Xi m) [2] est un estimateur de . i=1

    Montrer que X est un estimateur

    • sans biais,

    • convergent,

    Publicité

  • e¢ cace.

  • 1