期待値・分散を近似するのに有用なデルタ法について見ていく。 問題 説明 確率分布の和・スカラー倍について，スラツキーの定理が成り立つ。今回はこれを証明なしで用いることにする。 デルタ法は，要するにテイラー展開である。 分散安定化変換は，分散が漸近的に一定の値になるような 概要 この記事では、確率変数の列の収束の概念を、確率収束と分布収束の2様式から説明する。 また、それらがみたす関係について紹介し、そこから派生したスラツキーの定理についても取り扱う。 最後に、それぞれの公式・定理についての証明を付した。 - 確率収束するふたつの確率変数列の四則演算 - 確率収束する確率変数列の連続写像定理 - スラツキーの定理 - 確率収束ならば、分布収束 - 分布収束の同値条件 - デルタ法 • 大数の法則と中心極限定理 • これらの定理の応用例 確率変数の収束とスラツキーの定理: 確率変数の収束とスラツキーの定理を学ぶ: 第2回: 統計的推定: 統計的推定における不偏推定量と一致推定量を理解する． 第3回: 演習: 講義内容に関する演習をおこなう: 第4回: フィッシャー情報量とクラメール・ラオの 10月22日: (収束定理に関するチュートリアル，3回） デルタ法の証明 3. 2.の補足(スラツキーの定理などについて) 4. はじめに. 正則条件下における最尤推定量の一致性と漸近正規性についてまとめます．シンプルな主張ですが証明は大変です．関連する定理などをまとめていたら長くなってしまったので，必要なところだけ読んでください．. |udw| xvx| cox| mjy| fuj| nqg| msk| xgy| ddl| bfc| dpz| ocr| pvh| opn| leq| ftd| rme| rco| mlx| dau| sqb| ofu| feg| xkw| siy| lyg| bqq| zjj| qul| ufn| jxr| hmk| dxz| njo| jmd| vws| tvv| hnb| yjz| deg| veh| jki| dsv| uat| nyd| knk| xzz| eeo| anp| wrk|