Теорема Рао — Блэквелла — Колмогорова

Материал из testwiki
Перейти к навигации Перейти к поиску

Теорема РаоБлэквеллаКолмогорова — утверждение в математической статистике, на основе которого можно улучшать статистические оценки параметров.

Пусть X1,,Xn — последовательность независимых одинаково распределённых случайных величин с распределением, зависящим от некоторого неизвестного параметра θΘ. Пусть θ^(X) — некоторая статистическая оценка этого неизвестного параметра с конечной матрицей вторых моментов, а T=T(X)достаточная статистика для параметра θ. Тогда существует θ^1(X)=E[θ^(X)|T(X)] и кроме того θ^1(X) является лучшей оценкой параметра в смысле среднеквадратичного отклонения, то есть для любого вектора z необходимой размерности выполняется неравенство:

zE[(θ^1(X)θ)T(θ^1(X)θ)]zTzE[(θ^(X)θ)T(θ^(X)θ)]zT.

Равенство выполняется лишь тогда, когда θ^ является измеримой функцией от T.

Доказательство

Доказательство для случая когда параметр является одним числом, то есть его размерность равна единице. Тогда

E[θ^1(X)θ]2=E[E(θ^(X)|T(X))θ]2=E[E(θ^(X)θ|T(X))]2E[E((θ^(X)θ)2|T(X))]=E(θ^(X)θ)2.

Неравенство следует из того, что для любой случайной величины W, varW=EW2(EW)2]0, если взять W=E(θ^(X)θ|T(X)). Отсюда также видим, что равенство выполняется лишь когда varW=0, то есть когда θ^(X)θ принимает одно значение для каждого значения T, то есть θ^(X) является функцией от T.

См. также

Литература