※ 引述《[email protected] (木兰花香看残棋)》之铭言： > 不好意思 我有几个问题想请教大家 > 1. > 我知道弱大数法则是说 > 在期望值存在下 随机样本的样本平均会收敛至期望值 > 强大数在我的记忆中好像也差不多 > 那请问强大数法则与弱大数法则的分别在哪呢? 弱大数法则说: 样本平均数与期望值差距超过任意正数的 机率收敛到0。 强大数法则说: 样本平均数会收敛到期望值。 令 Yn 代表样本平均数, μ是期望值。 WLLN 说 |Yn-μ| → 0 in probability n→∞ SLLN 则等价於 sup |Yn-μ| → 0 in probability n>k k→∞ > 2. > M.L.E的优点为何? > 我只知道M.L.E是出现机率最大的估计量 > 这样就是他的优点吗? 不是! 那只是 "想法"。 MLE 的优点主要是其大样本性质: 在适当条件下, MLE 具渐近常态性、渐近不偏性、渐近有 效性。 至於以上各是指甚麽, 请查阅数理统计学教本。 在小样本, MLE 的一个 justification 是: 它算是某种广义贝氏估计。 不过, 即使就这观点, 因为不是在常用损失之下的广义贝 氏解, 是否可认为是一种优点, 仍是疑问。 再者, 据云 Fisherian 并不认同 Bayesian 将 likelihood approach 视为 Bayesian approach 之一。 > 谢谢! -- 嗨!  你好! 祝事事如意, 天天 happy! 统计专业版, 需要你的支持! :) 无名小站 telnet://wretch.twbbs.org Statistics (统计方法讨论区) 盈月与繁星 telnet://ms.twbbs.org Statistics (统计：让数字说话) 成大计中站 telnet://bbs.ncku.edu.tw Statistics (统计方法及学理讨论区) 交大资讯次世代 telnet://bs2.twbbs.org Statistics (统计与机率) 批踢踢实业站 telnet://ptt.twbbs.org Statistics (统计学及统计软体版) -- 夫兵者不祥之器物或恶之故有道者不处君子居则贵左用兵则贵右兵者不祥之器非君子 之器不得已而用之恬淡为上胜而不美而美之者是乐杀人夫乐杀人者则不可得志於天下 矣吉事尚左凶事尚右偏将军居左上将军居右言以丧礼处之杀人之众以哀悲泣之战胜以 丧礼处之道常无名朴虽小天下莫能臣侯王若能守之万物将自宾天地相合以降甘露民莫 之令而自均始制有名名亦既有夫亦将知止知止可以不殆譬道之在天 163.15.188.87海