数理統計の問題
を正の整数とする。 は互いに独立に、確率関数 のポアソン分布に従う確率変数である。ここで は未知の母数である。1 回の観測で値が となる確率 を、 にもとづく不偏推定量で推定したい。 の不偏推定量の分散に対するクラメール・ラオの下限を、 と を用いて表せ。ただし、クラメール・ラオの不等式が成り立つための正則条件は満たされているものとする。
この問題で使うもの
- 母数の関数の推定とクラメール・ラオの下限・効率(説明と入口の問題)
- フィッシャー情報量とクラメール・ラオの下限(説明と入口の問題)
この問題を解けるようになるまで(71 技能)
読み込み中…
右端(太枠)がこの問題で使う技能です。左へドラッグすると、さらに前の前提をさかのぼれます。技能を押すと、そこまでの道筋が光ります。
一覧で見る(前提が先)
- 樹形図で数え上げる
- 積の法則と和の法則
- 和の法則・積の法則と樹形図
- 順列・円順列・重複順列
- 組合せ
- 確率の定義と和事象・余事象
- 期待値
- 確率変数と確率分布
- 平均と合計
- 平均値・中央値・最頻値
- 代表値(平均値・中央値・最頻値)
- 分散と標準偏差
- 変量の変換と平均・分散
- 確率変数の期待値・分散と
- 確率変数の和と積(独立な場合)
- 分数のたし算・ひき算
- 小数の四則計算
- 正負の数の加法・減法
- 分数のかけ算・わり算
- 四則の混じった計算の順序
- 正負の数の乗除・累乗と四則混合
- 分配法則を使った計算のくふう
- 文字式の計算(同類項・分配法則)
- 乗法公式による展開
- 因数分解
- 3 次式までの展開と因数分解
- 微分係数と導関数の定義
- 多項式の微分
- 多項式の不定積分
- 等間隔にならんだ数の和
- 等差・等比数列の和と Σ
- 数列の極限
- 関数の極限
- 積と商の微分
- 合成関数の微分
- 円の周の長さと面積
- おうぎ形の弧の長さと面積
- 弧の長さからおうぎ形の中心角と面積を求める
- 三角形・四角形の面積
- 約数の見つけ方
- 素因数分解と約数の個数
- 平方根の意味と根号の簡単化
- 三平方の定理
- 特別な直角三角形の辺の比
- 弧度法と単位円による三角関数
- の極限
- 加法定理と 2 倍角・半角・積和の公式
- 三角関数の導関数
- 根号の乗除と加減
- 指数の拡張と指数関数
- 対数の定義と性質
- 自然対数の底
- 指数関数・対数関数の導関数
- 基本的な関数の不定積分
- 置換積分
- 部分積分
- 定積分の計算
- 定積分の置換・部分積分と偶関数・奇関数
- 重積分と累次積分
- 同時分布・周辺分布と独立性
- 共分散と相関係数
- 確率変数の共分散と相関係数
- 連続型確率変数と確率密度関数
- 正規分布と標準化
- 標本平均の分布
- 不偏推定量
- 推定量のバイアスと平均二乗誤差
- 対数微分法
- 最尤推定
- フィッシャー情報量とクラメール・ラオの下限
- 母数の関数の推定とクラメール・ラオの下限・効率
ヒント
行き詰まったら、上から順に 1 つずつ開いてください。
ヒント 1
まず 1 個の観測値あたりのフィッシャー情報量を求め、独立性から 倍して標本全体の情報量を得ます。母数の関数 を推定するときのクラメール・ラオの不等式の形を思い出しましょう。
ヒント 2
、下限は です。
ヒント 3
より 2 階導関数は 、 から です。あとは を代入します。
答えと解説
答えを見る
どこでつまずきましたか?(選ぶと、戻る場所を案内します)
解説を読む
1 個の観測値 の対数尤度は
である。 で微分すると
ポアソン分布では なので、1 個の観測値あたりのフィッシャー情報量は
( としても同じ。)
は独立で同じ分布に従うので、標本全体のフィッシャー情報量は
推定したい量 の導関数は である。クラメール・ラオの不等式より、 の任意の不偏推定量 について
よって求める下限は である。
別解
1 観測あたりのフィッシャー情報量を求める。 なので、スコアは となる。。 個の独立な観測では となる。
の不偏推定量 については、クラメール・ラオの不等式 が成り立つ。 より である。したがって下限は となる。
検算: 不偏推定量 ()の分散は である。 だから、この分散は下限以上であり、矛盾しない。