2.4

Непараметрические семейства

[10/0%]
LaTeX
Задача 2.4.1

Пусть X1,…,XnX_{1}, \ldots , X_{n} — независимые одинаково распределённые случайные величины с распределением FF.

?
(a)

Охарактеризуйте совокупность всех функций f(X1,…,Xn)f\left(X_{1}, \ldots , X_{n}\right), являющихся несмещёнными оценками нуля для класса F0\mathcal{F}_{0} всех распределений FF, имеющих плотность.

(b)

Приведите по одному примеру нетривиальной несмещённой оценки нуля для случаев (i) n=2n=2 и (ii) n=3n=3.

Задача 2.4.2

Пусть F\mathcal{F} — класс всех одномерных функций распределения FF, имеющих плотность вероятности ff и конечный mm-й момент.

?
(a)

Пусть X1,…,XnX_{1}, \ldots , X_{n} независимо распределены с общим распределением F∈FF \in \mathcal{F}. Для n≥mn \geq m найдите UMVU-оценку ξm\xi^{m}, где ξ=ξ(F)=EXi\xi =\xi (F)=E X_{i}.

(b)

Покажите, что в случае P(Xi=1)=p,P(Xi=0)=q,p+q=1P\left(X_{i}=1\right)=p, P\left(X_{i}=0\right)=q, p+q=1 оценка из пункта (a) сводится к (3.2).

Задача 2.4.3

В предыдущей задаче покажите, что 1/var⁡FXi1 / \operatorname {var}_{F} X_{i} не имеет несмещённой оценки ни при каком nn.

?
Задача 2.4.4

Пусть X1,…,XnX_{1}, \ldots , X_{n} — независимые одинаково распределённые случайные величины с распределением F∈FF \in \mathcal{F}, где F\mathcal{F} — класс всех симметричных распределений, имеющих плотность вероятности. UMVU-оценки центра симметрии θ\theta распределения FF не существует (если несмещённость требуется только для тех распределений FF, для которых существует математическое ожидание оценки). [Указание: UMVU-оценка θ\theta для случая, когда FF есть U(θ−1/2,θ+1/2)U(\theta -1 / 2, \theta +1 / 2), полученная в Задаче 2.24, несмещённа для всех F∈FF \in \mathcal{F}; таковой же является и Xˉ\bar{X}.]

?
Задача 2.4.5

Если X1,…,XmX_{1}, \ldots , X_{m} и Y1,…,YnY_{1}, \ldots , Y_{n} независимо распределены согласно FF и G∈F0G \in \mathcal{F}_{0}, определённому в Задаче 4.1, то порядковые статистики X(1)<⋯<X(m)X_{(1)}<\cdots <X_{(m)} и Y(1)<⋯<Y(n)Y_{(1)}<\cdots < Y_{(n)} достаточны и полны. [Указание: Для доказательства полноты обобщите второе доказательство, предложенное в Задаче 6.33.]

?
Задача 2.4.6

При условиях предыдущей задачи найдите UMVU-оценку P(Xi<Yj)P\left(X_{i}<Y_{j}\right).

?
Задача 2.4.7

При условиях Задачи 4.5 пусть ξ=EXi\xi =E X_{i} и η=EYj\eta =E Y_{j}. Покажите, что ξ2η2\xi^{2} \eta^{2} обладает несмещённой оценкой тогда и только тогда, когда m≥2m \geq 2 и n≥2n \geq 2.

?
Задача 2.4.8

Пусть (X1,Y1),…,(Xn,Yn)\left(X_{1}, Y_{1}\right), \ldots ,\left(X_{n}, Y_{n}\right) — независимые одинаково распределённые случайные величины с распределением F∈FF \in \mathcal{F}, где F\mathcal{F} — семейство всех распределений, имеющих плотность вероятности и конечные вторые моменты. Покажите, что δ(X,Y)=∑(Xi−Xˉ)(Yi−Yˉ)/(n−1)\delta (X, Y)=\sum \left(X_{i}-\bar{X}\right)\left(Y_{i}-\bar{Y}\right) /(n-1) является UMVU-оценкой для cov⁡(X,Y)\operatorname {cov}(X, Y).

?
Задача 2.4.9

При условиях предыдущей задачи найдите UMVU-оценку

?
(a)

P(Xi≤Yi)P\left(X_{i} \leq Y_{i}\right);

(b)

P(Xi≤XjP\left(X_{i} \leq X_{j}\right. и Yi≤Yj),i≠j\left.Y_{i} \leq Y_{j}\right), i \neq j.

Задача 2.4.10

Пусть (X1,Y1),…,(Xn,Yn)\left(X_{1}, Y_{1}\right), \ldots ,\left(X_{n}, Y_{n}\right) — независимые одинаково распределённые случайные величины с распределением F∈FF \in \mathcal{F}, где F\mathcal{F} — семейство всех двумерных плотностей. Покажите, что достаточная статистика TT, обобщающая порядковые статистики на двумерный случай, полна. [Указание: Обобщите второе доказательство, предложенное в Задаче 6.33. В качестве экспоненциального семейства для (X,Y)(X, Y) возьмите плотности, пропорциональные eQ(x,y)e^{Q(x, y)}, где

Q(x,y)=(θ01x+θ10y)+(θ02x2+θ11xy+θ20y2)+…+(θ0nxn+…+θn0yn)−x2n−y2n. \begin{align} Q(x, y)= & \left(\theta _{01} x+\theta _{10} y\right)+\left(\theta _{02} x^{2}+\theta _{11} x y+\theta _{20} y^{2}\right)+\ldots \\ & +\left(\theta _{0 n} x^{n}+\ldots +\theta _{n 0} y^{n}\right)-x^{2 n}-y^{2 n}. \end{align}
?