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節錄自96交大統研考古題 f(x;θ)=θexp{-θx} ,x>=0 X1,X2 iid於此分配 S=X1+X2 證明S是完備的 節錄某詳解的解題步驟: S是Gamma分配(α=2, λ=θ) E_θ(g(S))=0, for all θ>0 → ∞ ∫g(s)sexp{-θs} ds=0, for all θ>0 0 令g(s)=g_+(s) - g_-(s), 其中g_+(s)和g_-(s)非負。 ↑為何可以這樣假設g(s)可拆成兩個函數相減? 對於任意g(s)都能這樣做嗎? 以下是我的解法: 假設前一步驟合理,接下來 ∞ ∞ ∫g_+(s)sexp{-θs} ds = ∫g_-(s)sexp{-θs} ds 0 0 因為g_+(s)s的Laplace transform等於g_-(s)s的,又s>0, 所以這樣就能宣稱g_+(s)=g_-(s)了? (並可推得E(g(S))=E(0)=0) --



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◆ From: 111.255.238.16 ※ 編輯: anovachen 來自: 111.255.238.16 (02/21 02:02)
1F:推 Yogaga:用指數族(exponential family)解決較簡單 02/21 09:48
2F:推 Yogaga:也可以期望值對θ微分,因假設E_θ(g(S))=0,對0微分還是0 02/21 10:06
3F:推 Yogaga:微分後得到積分g(s)*(s^2)*exp(-θs) ds=0 02/21 10:11
4F:推 Yogaga:因為s^2>0,exp(-θs)>0,所以這個積分如果要等於0 02/21 10:13
5F:→ Yogaga:唯一的機會就是g(s)=0,for all s>0,因此得證 02/21 10:15
6F:→ yhliu:任何函數都可以表示為其 "正部" 與 "負部" 的差. 而就機率、 02/21 17:25
7F:→ yhliu:統計上的應用來說, 該函數 g 是 Borel function. 那麼, 拆解 02/21 17:26
8F:→ yhliu:出來的 g+, g- 也是 Borel function. 02/21 17:26
9F:→ yhliu:Laplace transform 的唯一決定性與 m.g.f. 的唯一決定性, 乃 02/21 17:27
10F:→ yhliu:至 ch.f., Fourier transform 的唯一決定性等, 可說都是同樣 02/21 17:28
11F:→ yhliu:的東西. 02/21 17:28
12F:→ yhliu:用 "指數族" 為解題依據, 其實與用 Laplace transform 解題, 02/21 17:30
13F:→ yhliu:本質上也是差不多的, 都是利用現成的定理, 而這些當做根據的 02/21 17:31
14F:→ yhliu:定理, 其證明, 如果我沒記錯, 是涉及複變函數的一個定理. 02/21 17:32
謝謝!! ※ 編輯: anovachen 來自: 42.74.190.206 (02/21 23:17)







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