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標 題Re: [問題] MLE跟S.S(Sufficient Statistics)之間的關係?
發信站無名小站 (Thu Nov 23 21:48:47 2006)
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※ 引述《[email protected] (為自己活)》之銘言:
> 想要了解
> MLE跟S.S(Sufficient Statistics)之間的關係
> MLE為S.S的函數?要怎麼說明呢?
> 我試著說明看看:
> 若f(x1,x2,...,xn;p)=h(x)g(p)k(x,p),p為可微分函數,x與p無關
> [S.S] 由Fisher-Neyman分解定理可知,S.S可由g(p)k(x,p)得
> [MLE] 最大概似函數即為j.p.d.f (joint probability density function)
> 由一階微分可知,MLE應與g(p)k(x,p)有關
> 所以MLE為S.S的函數?
> 當x與p有關的時候,又該如何說明?
若θ為參數, 而 T 為 sufficient statistic, 則
f(x_1,...,x_n;θ) = g(t;θ)h(x_1,...,x_n|t)
其中 t = T(x_1,...,x_n).
因此, 要找 θ 使 f(x_1,...,x_n;θ) 最大, 只要找 θ
使 g(t;θ) 達到最大即可.
在 MLE 唯一的情況,由以上結果立即可知 MLE 是 T 的函
數; 但 MLE 不唯一時, 有些不是 T 的函數的統計量也是
MLE.
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夫兵者不祥之器物或惡之故有道者不處君子居則貴左用兵則貴右兵者不祥之器非君子
之器不得已而用之恬淡為上勝而不美而美之者是樂殺人夫樂殺人者則不可得志於天下
矣吉事尚左凶事尚右偏將軍居左上將軍居右言以喪禮處之殺人之眾以哀悲泣之戰勝以
喪禮處之道常無名樸雖小天下莫能臣侯王若能守之萬物將自賓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將知止知止可以不殆譬道之在天 163.15.188.87海
1F:推 xiaofen:謝謝! 11/24 16:59