Estymator
Student: Jaka jest różnica w tym ze estymator jest zgodny a tym ze jest asymptotycznie nie obciazony bo
nie widze roznicy
1 gru 16:47
chichi:
no to zapisz nam tu definicje tych własności estymatorów...
1 gru 17:34
Student: gdy rośnie rozmiar próby to wartości przyjmowane przez estymator są coraz bliższe wartości
nieznanego parametru
Nieobciążonosc estymatora asymptotyczna t
estymator, który jest nieobciążony ( wartość oczekiwana jest równa wielkości estymowanej) gdy
wielkość próby dąży do nieskończoności .
1 gru 18:09
Student: 1 do zgodny
1 gru 18:10
student: czy ktos wie?
4 gru 14:28
chichi:
ja pytałem o definicje, a nie intuicyjne rozumienie. jak je zapiszesz, to bedzie mozna dalej
dyskutować
4 gru 15:01
student: Definicja: Estymator jest nazywany nieobciążonym asymptotycznie, jeśli dla dużych wartości
𝑛 jego wartość oczekiwana zbliża się do wartości parametru 𝜃
def: Estymator jest nazywany zgodnym, jeśli w miarę wzrostu liczby obserwacji 𝑛 estymowana
wartość
zbliża się do wartości rzeczywistej parametru θ, który jest estymowany.
5 gru 00:02
chichi:
ciężko tutaj pisać bez LaTeX'a, więc przyjmijmy, że θ z daszkiem, to Δ.
zgodność:
limn→∞ Δn =P θ (zbieżność wg prawdopodobieństwa).
asymptotyczna nieobciążoność:
jeśli Eθ(Δn) ≠ θ, to estymator nazywamy obciążonym, a różnicę bn(θ) = Eθ(Δn) − θ nazywamy
jego obciążeniem.
Wówczas definiujemy estymator nieobciążony asymptotycznie, gdy zachodzi limn→∞bn(θ) = 0.
Czyli po prostu dla "dużych" n−ów obciążenie staje się niemalże zerowe, zatem mamy
nieobciążoność. Oczywiście widać, że to słabsza własność od samej nieobciążoności.
Te pojęcie są różne, ja nie rozumiem jakie Ty pomiędzy nimi widzisz podobieństwa?
5 gru 00:53
wredulus_pospolitus:
@chichi,
podejrzewam, że student nie do końca "łapie" czym jest zbieżność według prawdopodobieństwa
przez co nie rozumie jaka jest różnica pomiędzy tymi dwoma definicjami.
5 gru 00:59
chichi:
ale my przede wszystkim badamy granice dwóch różnych rzeczy, w zgodności sprawdzamy czy
statystyka (a raczej ciag statystyk) czyli estymator zbiega wedlug prawdopodobieństwa do
parametru. w drugim zaś, o ile jest w ogóle obciążony, to czy jego obciążenie zbiega do 0.
nawet jeśli nie rozumie tego o czym mówisz, to niech zauważy różnice, w tym co w ogóle jest
przedmiotem badania. podejrzewam, że nie jest to student matematyki, bo oni zajmują się jak
widać statystyką opisową, ale w wersji "na paluszkach". Na kierunku matematyka przedmiot
nazywa się Statystyka Matematyczna, który jest czysto teoretyczny, rzadko kiedy bada się coś
na konkretnych danych. Statystyka Matematyczna prof. Krzyśko polecam jako dobrą lekturę, bądź
też nowy podręcznik prof. Grzegorzewskiego − jest świetny
5 gru 01:45