Cramér-Rao inequality

Ti Wikipédia, énsiklopédia bébas
Luncat ka: pituduh, sungsi

Dina statistik, Ka-teusarua-an Cramér-Rao, ngaran keur ngahargaan ka Harald Cramér jeung Calyampudi Radhakrishna Rao, ngagambarkeun wates luhur dina presisi estimator statistis, dumasar kana informasi Fisher.

Katangtuanna nyaeta informasi Fisher bulak balik , , parameter , ngarupakeun wates handap variance parameter estimator unbiased (dilambangkeun ).

Dina sababaraha kasus, taya unbiased estimator kapanggih dina wates handapna.

Cramér-Rao inequality disebut oge Cramér-Rao bounds (CRB) atawa Cramér-Rao lower bounds (CRLB) sabab dicokot tina wates handap variance .

Bukti[édit | édit sumber]

Anggap variabel random X, ngabogaan probability density function f(x,θ). Di dieu T = t(X) nyaeta statistic dipake salaku estimator keur θ. Lamun V ngarupakeun score, nyaeta

mangka expectation V, ditulikeun E(V), sarua jeung. Lamun urang nganggap covariance cov(V, T) V sarta T urang ngabogaan cov(V, T) = E(VT) sabab ekspektasi V sarua jeung zero. Ngalegaan tina rumus ieu urang ngabogaan

Ieu bisa dilegaan ku ngagunakeun identitas

sarta harti ekspektasi nu diberekeun, sanggeus nunda f(x; θ),

Ayeuna lamun turunan ditukerkeun ku integral, mangka ieu ngan sakadar turunan (wrt θ) tina ekspektasi t(X), atawa

Sabab T ngarupakeun unbiased, ekspektasi-na θ; we are left with 1.

Cauchy-Schwarz inequality nembongkeun yen

mangka dina kasus ieu

dimana I(θ) ngarupakeun Fisher information. Ieu ngarupakeun kateusaruaan Cramér-Rao; aya di wates dina varian tina unbiased estimators.

Efisiensi T dihartikeun ku

atawa varian minimum nu mungkin keur unbiased estimator dibagi ku varian nu sabenerna. Mangka wates handap Cramér-Rao diberekeun ku e(T) ≤ 1.