সম্পূর্ণ পরিসংখ্যান কি?

Question

আমি যথেষ্ট পরিসংখ্যান বুঝতে কিছু সমস্যা আছে?

যাক অবশ্যই যথেষ্ট পরিসংখ্যাত হও।$T=\Sigma x_i$

যদি সম্ভাব্যতা 1 সহ কিছু ফাংশন , তবে এটি একটি সম্পূর্ণ পর্যাপ্ত পরিসংখ্যান।$E[g(T)]=0$$g$

কিন্তু এটার মানে কি? আমি ইউনিফর্ম এবং বার্নোলির উদাহরণগুলি দেখেছি (পৃষ্ঠা 6 http://amath.colorado.edu/courses/4520/2011 ফলক / হ্যান্ডআউটস / মমুয়ে.পিডিএফ ), তবে এটি স্বজ্ঞাত নয়, ইন্টিগ্রেশনটি দেখে আমি আরও বিভ্রান্ত হয়ে পড়েছি।

কেউ কি সহজ এবং স্বজ্ঞাত উপায়ে ব্যাখ্যা করতে পারেন?

Answer 1

মূলত, এর অর্থ এটি হচ্ছে যে পরিসংখ্যানগুলির কোনও অপ্রয়োজনীয় ফাংশনের স্থির গড় মূল্য নেই value

এটি নিজের মধ্যে খুব আলোকিত হতে পারে না। এই জাতীয় ধারণার উপযোগটি দেখার সম্ভবত একটি উপায় লেহমান-শেফির উপপাদ্য (কক্স-হিংকলে, তাত্ত্বিক পরিসংখ্যান, পৃষ্ঠা 31) এর সাথে সম্পর্কিত: "সাধারণভাবে যদি পর্যাপ্ত পরিসংখ্যান সীমিতভাবে সম্পূর্ণ হয় তবে এটি ন্যূনতম পর্যাপ্ত। কথোপকথনটি মিথ্যা "

স্বজ্ঞাতভাবে, যদি এর কোনও ফাংশনটির অর্থ নির্ভর করে না , তবে এর অর্থ মান সম্পর্কে তথ্যমূলক নয় এবং পর্যাপ্ত পরিসংখ্যান "সরল" পেতে আমরা এ থেকে মুক্তি পেতে পারি। যদি এটি সীমিতভাবে পুরো উত্তরগুলি যথেষ্ট হয় তবে এ জাতীয় কোনও "সরলীকরণ" সম্ভব নয়।$T$$\theta$$\theta$

Comments

ধন্যবাদ। আমি এটি কীভাবে দেখছি: আপনি আপনার পক্ষপাতহীন অনুমানের প্রত্যাশাটি খুঁজে পান, বলুন । প্রত্যাশা শূন্যের সমান করুন। এবং এটির একমাত্র উপায় হ'ল আসুন । এবং এটি- যথেষ্ট পর্যাপ্ত হবে। δ δ = 0 $\delta$$\delta$$\delta=0$$\delta$

— 13985

উত্তর করার জন্য ধন্যবাদ! (1) "যদি টি এর কোনও ফাংশনটির অর্থ mean এর উপর নির্ভর করে না, তার মানে মান θ সম্পর্কে তথ্যমূলক না হয়, তবে আমরা কীভাবে" পর্যাপ্ত পরিসংখ্যান সরল পেতে এটি থেকে মুক্তি পাব "? (২) পরিপূর্ণতা "মডেলটির প্রতিনিধিত্বকারী সম্ভাবনা বিতরণের প্যারামিটারগুলি সমস্তই পরিসংখ্যানের ভিত্তিতে অনুমান করা যায়: এটি নিশ্চিত করে যে প্যারামিটারগুলির বিভিন্ন মানের সাথে সম্পর্কিত বিতরণগুলি পৃথক" ? দয়া করে এখানে আমার প্রশ্নটি দেখুন stats.stackexchange.com/q/53107/1005 ।

— টিম

Answer 2

একটি সম্পূর্ণ যথেষ্ট পরিসংখ্যাত যার সহগ এক্স এর সমষ্টি একটি ফাংশন , যদি পিডিএফ একটি K-প্যারামিটার সূচকীয় পরিবার আকারে প্রকাশ করা হয়, এ একটি খোলা সেট আছে ।কিউ ( θ ) আর $T(x)$$Q(\theta)$$R_k$