6.2

Асимптотическая эффективность

[14/0%]
Показать
LaTeX
Задача 6.2.1

Пусть X1,…,XnX_{1}, \ldots , X_{n} — независимые одинаково распределённые случайные величины с распределением N(0,1)N(0,1). Рассмотрим две оценки

Tn={Xˉn если Sn≤ann если Sn>an, T_{n}= \begin{cases} \bar{X}_{n} & \text{ если } S_{n} \leq a_{n} \\ n & \text{ если } S_{n}>a_{n},\end{cases}

где Sn=Σ(Xi−Xˉ)2,P(Sn>an)=1/nS_{n}=\Sigma \left(X_{i}-\bar{X}\right)^{2}, P\left(S_{n}>a_{n}\right)=1 / n, и Tn′=(X1+⋯+Xkn)/knT_{n}^{\prime }=\left(X_{1}+\cdots +X_{k_{n}}\right) / k_{n} с knk_{n} — наибольшим целым числом ≤n\leq \sqrt{n}.

?
(a)

Покажите, что асимптотическая эффективность Tn′T_{n}^{\prime } относительно TnT_{n} равна нулю.

(b)

Покажите, что для любого фиксированного ε>0,P[∣Tn−θ∣>ε]=1n+o(1n)\varepsilon >0, P\left[\left|T_{n}-\theta \right|>\varepsilon \right]=\frac{1}{n}+o\left(\frac{1}{n}\right), но P[∣Tn′−θ∣>ε]=o(1n)P\left[\left|T_{n}^{\prime }-\theta \right|>\varepsilon \right]= o\left(\frac{1}{n}\right).

(c)

Для больших значений nn что можно сказать о двух вероятностях из пункта (b), когда ε\varepsilon заменяется на a/na / \sqrt{n}? (Basu 1956).

Задача 6.2.2

Если kn[δn−g(θ)]→LHk_{n}\left[\delta_{n}-g(\theta )\right] \xrightarrow {\mathcal{L}} H для некоторой последовательности knk_{n}, покажите, что тот же результат верен, если knk_{n} заменить на kn′k_{n}^{\prime }, где kn/kn′→1k_{n} / k_{n}^{\prime } \rightarrow 1.

?
Задача 6.2.3

Предположим, что распределение Yn=n(δn−g(θ))Y_{n}=\sqrt{n}\left(\delta_{n}-g(\theta )\right) сходится к распределению со средним 0 и дисперсией v(θ)v(\theta ). Используя лемму Фату (Лемма 1.2.6), установите, что var⁡θ(δn)→0\operatorname {var}_{\theta }\left(\delta_{n}\right) \rightarrow 0 для всех θ\theta.

?
Задача 6.2.4

Если X1,…,XnX_{1}, \ldots , X_{n} — выборка из однопараметрического экспоненциального семейства (1.5.2), то ΣT(Xi)\Sigma T\left(X_{i}\right) является минимальной достаточной статистикой, и E[(1/n)ΣT(Xi)]=(∂/∂η)A(η)=τE\left[(1 / n) \Sigma T\left(X_{i}\right)\right]=(\partial / \partial \eta ) A(\eta )=\tau. Покажите, что для любой функции g(⋅)g(\cdot ), для которой верна Теорема 1.8.12, g((1/n)ΣT(Xi))g\left((1 / n) \Sigma T\left(X_{i}\right)\right) асимптотически несмещена для g(τ)g(\tau ).

?
Задача 6.2.5

Если X1,…,XnX_{1}, \ldots , X_{n} — независимые одинаково распределённые случайные величины с распределением n(μ,σ2)n\left(\mu , \sigma^{2}\right), покажите, что Sr=[1/(n−1)Σ(xi−xˉ)2]r/2S^{r}=\left[1 /(n-1) \Sigma \left(x_{i}-\bar{x}\right)^{2}\right]^{r / 2} является асимптотически несмещённой оценкой σr\sigma^{r}.

?
Задача 6.2.6

Пусть X1,…,XnX_{1}, \ldots , X_{n} — независимые одинаково распределённые случайные величины с распределением U(0,θ)U(0, \theta ). Согласно Примеру 2.1.14, δn=(n+1)X(n)/n\delta_{n}=(n+1) X_{(n)} / n является UMVU-оценкой θ\theta, тогда как MLE есть X(n)X_{(n)}. Определите предельное распределение

?
(a)

n[θ−δn]n\left[\theta -\delta_{n}\right] и

(b)

n[θ−X(n)]n\left[\theta -X_{(n)}\right].

Прокомментируйте асимптотическое смещение этих оценок.

Задача 6.2.7

Для ситуации Задачи 2.6:

?
(a)

Вычислите средние квадратичные ошибки δn\delta_{n} и X(n)X_{(n)} как оценок θ\theta.

(b)

Покажите, что

lim⁡n→∞E(X(n)−θ)2E(δn−θ)2=2. \lim _{n \rightarrow \infty } \frac{E\left(X_{(n)}-\theta \right)^{2}}{E\left(\delta _{n}-\theta \right)^{2}}=2.
Задача 6.2.8

Проверьте асимптотическое распределение, заявленное для δn\delta_{n} в Примере 2.5.

?
Задача 6.2.9

Пусть δn\delta_{n} — произвольная оценка, удовлетворяющая (2.2) с g(θ)=θg(\theta )=\theta. Постройте последовательность δn′\delta_{n}^{\prime }, такую что n(δn′−θ)→LN[0,w2(θ)]\sqrt{n}\left(\delta_{n}^{\prime }-\theta \right) \xrightarrow {\mathcal{L}} N\left[0, w^{2}(\theta )\right] с w(θ)=v(θ)w(\theta )=v(\theta ) при θ≠θ0\theta \neq \theta_{0} и w(θ0)=0w\left(\theta_{0}\right)=0.

?
Задача 6.2.10

В предыдущей задаче постройте δn′\delta_{n}^{\prime }, такую что w(θ)=v(θ)w(\theta )=v(\theta ) для всех θ≠θ0\theta \neq \theta_{0} и θ1\theta_{1}, и <v(θ)<v(\theta ) при θ=θ0\theta =\theta_{0} и θ1\theta_{1}.

?
Задача 6.2.11

Постройте последовательность {δn}\left\{ \delta_{n}\right\}, удовлетворяющую (2.2), но для которой смещение bn(θ)b_{n}(\theta ) не стремится к нулю.

?
Задача 6.2.12

В Примере 2.7 с Rn(θ)R_{n}(\theta ), заданной формулой (2.11), покажите, что Rn(θ)→1R_{n}(\theta ) \rightarrow 1 при θ≠0\theta \neq 0 и что Rn(0)→a2R_{n}(0) \rightarrow a^{2}.

?
Задача 6.2.13

Пусть bn(θ)=Eθ(δn)−θb_{n}(\theta )=E_{\theta }\left(\delta_{n}\right)-\theta — смещение оценки δn\delta_{n} из Примера 2.5.

?
(a)

Покажите, что

bn(θ)=−(1−a)n∫−n4n4xϕ(x−nθ)dx b_{n}(\theta )=\frac{-(1-a)}{\sqrt{n}} \int _{-\sqrt[4]{n}}^{\sqrt[4]{n}} x \phi (x-\sqrt{n} \theta ) d x
(b)

Покажите, что bn′(θ)→0b_{n}^{\prime }(\theta ) \rightarrow 0 при любом θ≠0\theta \neq 0 и bn′(0)→(1−a)b_{n}^{\prime }(0) \rightarrow (1-a).

(c)

Используя (b), объясните, как оценка Ходжеса δn\delta_{n} может нарушать (2.7), не нарушая при этом информационное неравенство.

Задача 6.2.14

В Примере 2.7 покажите, что если θn=c/n\theta_{n}=c / \sqrt{n}, то Rn(θn)→a2+c2(1−a)2R_{n}\left(\theta_{n}\right) \rightarrow a^{2}+c^{2}(1-a)^{2}.

?