[問題] 有關MLE的bias

看板Statistics作者 (Kirin)時間14年前 (2012/02/02 16:58), 編輯推噓0(000)
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在Cox和Snell(1968: 251-252)的文章裡, 有一段討論MLE的bias, 我在一個地方卡住了, 所以來向大家求解. (文章名字是 "A General Definition of Residuals" ) 以下是文章的節錄, 我盡可能與作者使用相同的符號, 如果仍有模糊不清的地方, 再麻煩大家跟我說, 謝謝. 首先是一些符號定義, Pj(Yj,β)是Yj的p.d.f., 以下簡寫為Pj L(β) = Σlog(Pj) B = β_hat U_j = d ㏒(pj)/dβ .......文中式11,打不出微分符號,用d代替 V_j = (d^2)㏒(pj)/d(β^2) .......文中式11, W_j = (d^3)㏒(pj)/d(β^3) L'(β) = U = ΣU_j, 從j=1累加至j=n L"(β) = V = ΣV_j, 從j=1累加至j=n L"'(β) = W = ΣW_j, 從j=1累加至j=n I = ΣE(-V_j), 從j=1累加至j=n J = ΣE(U_j, V_j), 從j=1累加至j=n K = E(W) = E[L'''(β)] B-β = U/I ...............文中的式12 Var(B) = 1/I ...............文中的式12 因為, L'(B) = 0 而且, L'(B) ≒ L'(β) + (B-β)L"(β) + (1/2)[(B-β)^2]L"'(β) 所以, L'(β) + (B-β)L"(β) + (1/2)[(B-β)^2]L"'(β) ≒ 0 .....文中式13 取期望值後, E[L'(β)] + E[(B-β)L"(β)] + E{(1/2)[(B-β)^2]L"'(β)} ≒ 0 => E(B-β)E[L"(β)] + Cov[(B-β), L"(β)] + (1/2)E[(B-β)^2]E[L"'(β)] + Cov{[(B-β)^2], L"'(β)} ≒ 0 .....文中式14 基於先前的各項定義, 以及, E[L"(β)] = ΣE(V_j) = I Cov[(B-β), L"(β)] = Cov[(U/I), L"(β)] ≒ (1/I)Cov(U,V) = J/I .....文中式15 E[(B-β)^2] = E[(U/I)^2] ≒ [1/(I^2)]E(U^2) = [1/(I^2)]{Var(U) + [E(U)]^2} = [1/(I^2)](I + 0) = 1/I 因此式14可寫為, E(B-β)(-I) + J/I + (1/2)(K/I) + Cov{[(B-β)^2], L"'(β)} ≒ 0 => E(B-β) ≒ J/(I^2) + K/[2(I^2)] + Cov{[(B-β)^2], L"'(β)} 然而作者卻說, E(B-β) ≒ J/(I^2) + K/[2(I^2)] 我想請問為什麼Cov{[(B-β)^2], L"'(β)}不見了? 是不是因為作者說的這段話: "Finally, a calculation similar to (15) shows that the final term in (14) is O(n^-1), whence (14) gives (Bartlett, 1952), for the terms of order 1, E(B-β) = J/(I^2) + K/[2(I^2)] " 目前我的理解是因為Cov{[(B-β)^2], L"'(β)}是O(n^-1), 所以當n極大時, 這個Cov項極小, 進而以被忽略. 不知道這個理解正不正確? 如果是錯的, 麻煩大家解答一下, 非常感謝. -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc) ◆ From: 140.123.197.80 ※ 編輯: KirinGuess 來自: 140.123.197.80 (02/02 22:55)
文章代碼(AID): #1FAb0XHa (Statistics)