討論串[課業] 數理統計
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第6章 點估計. 在6.1節中的例題. X1,...,Xn ～ U[0,θ] (i.i.d). 找estimator T1 = X(n)係因為 T1機率收斂至θ. 但黃老師說T1永遠會低估θ,感覺有疑惑:. 如果r.v範圍在(0,θ),可以體會到不論樣本有多大,均會造成低估現象;但現在是[0,θ],
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5.3節 完備充分統計量(以c.s.s表示之). 找不符complete的函數g是如何構想出的?感覺找法真奇妙雖然黃文璋也有反例,但看他問讀者為何要這樣找時,我也很想請教怎想的!哈..... 還有...有關指數族定理找為c.s.s時,黃老師書上反例為:當常態分配雙參數均是相同參數時會發現找不到一開矩
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黃文璋5.3節. 利用了location family 與 scale family建造了許多個ancillary statistics,. 例如location family的變數平移特性證明了全距是ancillary statistics.. 另外r.v的線性組合或.r.v與order stat
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黃文璋5.2節 充分統計量(以下簡寫s.s). 老師有提到只要是函數,均具有資料減縮的功能.除非是one-to-one變換;又提到資料減縮有兩方面意義:(1)dimension減少(2)非one-to-one變換.想請教:. 1.對order statistic來說,因為它把n!組(X1,...,X
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3.5節. 標準化後的r.v稱dimensionless(無維數),這是何意?. 3.6節 2維常態分布中提到:. 只有一個一維standard normal卻可以有無限多個2維standard normal. 請問這段話的意思維何?. 3.7節 多維分布例題中. f(x,y,z)=1/216 ,
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