Математическая статистика и планирование эксперимента. Рыков В.В - 99 стр.

UptoLike

Составители: 

Глава 3. Интервальные оценки параметров
§ 11 Интервальные оценки параметров при
больших выборках
11.1 Асимптотическая нормальность
ln L
θ
Покажем, что при выполнении некоторых условий регуляр-
ности
ln L
θ
имеет асимптотически нормальное распределение.
Именно, докажем теорему
Теорема 11.1 (Крамер, 1946). Пусть
(1) эксперимент состоит в ПСВ;
(2) p(x; θ) дважды дифференцируема по θ;
(3) выполняется неравенство
i(θ) = M
θ
0
2
ln p(X; θ)
(θ)
2
< ;
(4) {x : p(x; θ) 6= 0} не зависит от θ.
Тогда величина
ln L(θ;x)
θ
асимптотически нормальна с пара-
метрами (0, n i(θ)), т.е. при n
1
p
n i(θ)
ln L(θ; x)
θ
N(0, 1). (11.1)
Замечание. Напомним, что величина i(θ) называется коли-
чеством информации о параметре θ, содержащемся в одном
наблюдении (см. § 4.3).
Доказательство. В силу предположения 1 о ПСВ имеем
ln L(θ; x)
θ
=
θ
X
1in
ln p(x
i
; θ) =
X
1in
ln p(x
i
; θ)
θ
=
X
1in
Y
i
99