| dbo:abstract
|
- Der Satz von Lehmann-Scheffé ist ein zentrales Resultat der Schätztheorie, einem Teilgebiet der mathematischen Statistik. Die auf dem Satz von Rao-Blackwell aufbauende Aussage liefert Kriterien, unter denen erwartungstreue Punktschätzer auch gleichmäßig beste erwartungstreue Schätzer sind, also eine geringere Varianz als alle weiteren erwartungstreuen Schätzer besitzen. Der Satz ist nach Erich Leo Lehmann und Henry Scheffé benannt. (de)
- En estadística y ramas afines, el teorema de Lehmann-Scheffé enlaza las ideas de integridad, suficiencia, singularidad, y la mejor estimación objetiva. El teorema establece que cualquier estimador que es insesgado para una cantidad desconocida dada y que está basada sobre la base de sólo un estadístico suficiente y completo, y en ningún otro valor de datos derivados, es el mejor estimador imparcial de esa cantidad, es decir es el estimador insesgado de varianza mínima. El teorema de Lehmann-Scheffé lleva el nombre de Erich Leo Lehmann y , dados sus dos primeros trabajos en el tema. Formalmente, si T es una estadístico suficiente y completo para el parámetro θ y E [g (T)] = τ (θ) entonces g(T) es el estimador insesgado de uniformemente mínima varianza de τ (θ). (es)
- In statistics, the Lehmann–Scheffé theorem is a prominent statement, tying together the ideas of completeness, sufficiency, uniqueness, and best unbiased estimation. The theorem states that any estimator which is unbiased for a given unknown quantity and that depends on the data only through a complete, sufficient statistic is the unique best unbiased estimator of that quantity. The Lehmann–Scheffé theorem is named after Erich Leo Lehmann and Henry Scheffé, given their two early papers. If T is a complete sufficient statistic for θ and E(g(T)) = τ(θ) then g(T) is the uniformly minimum-variance unbiased estimator (UMVUE) of τ(θ). (en)
- Le théorème de Lehmann-Scheffé a une importance particulière en statistiques puisqu'il permet de trouver des estimateurs sans biais optimaux qui ne peuvent pas être améliorés en termes de précision. De tels estimateurs n'existent pas forcément mais si l'on dispose d'une statistique qui soit à la fois exhaustive et totale et d'un estimateur qui soit sans biais alors l'estimateur augmenté est optimal et l'on ne peut pas trouver de meilleur estimateur sans biais. Ce théorème nous donne donc une condition suffisante pour trouver un estimateur sans biais optimal. Il nous dit également que cet estimateur s'exprime comme une fonction de la statistique exhaustive totale S, c'est-à-dire de la forme g(S) où g est une fonction mesurable. (On dit qu'une statistique est totale si : implique presque partout.) (fr)
|
| dbo:wikiPageID
| |
| dbo:wikiPageLength
|
- 6179 (xsd:nonNegativeInteger)
|
| dbo:wikiPageRevisionID
| |
| dbo:wikiPageWikiLink
| |
| dbp:wikiPageUsesTemplate
| |
| dcterms:subject
| |
| gold:hypernym
| |
| rdf:type
| |
| rdfs:comment
|
- Der Satz von Lehmann-Scheffé ist ein zentrales Resultat der Schätztheorie, einem Teilgebiet der mathematischen Statistik. Die auf dem Satz von Rao-Blackwell aufbauende Aussage liefert Kriterien, unter denen erwartungstreue Punktschätzer auch gleichmäßig beste erwartungstreue Schätzer sind, also eine geringere Varianz als alle weiteren erwartungstreuen Schätzer besitzen. Der Satz ist nach Erich Leo Lehmann und Henry Scheffé benannt. (de)
- En estadística y ramas afines, el teorema de Lehmann-Scheffé enlaza las ideas de integridad, suficiencia, singularidad, y la mejor estimación objetiva. El teorema establece que cualquier estimador que es insesgado para una cantidad desconocida dada y que está basada sobre la base de sólo un estadístico suficiente y completo, y en ningún otro valor de datos derivados, es el mejor estimador imparcial de esa cantidad, es decir es el estimador insesgado de varianza mínima. El teorema de Lehmann-Scheffé lleva el nombre de Erich Leo Lehmann y , dados sus dos primeros trabajos en el tema. (es)
- In statistics, the Lehmann–Scheffé theorem is a prominent statement, tying together the ideas of completeness, sufficiency, uniqueness, and best unbiased estimation. The theorem states that any estimator which is unbiased for a given unknown quantity and that depends on the data only through a complete, sufficient statistic is the unique best unbiased estimator of that quantity. The Lehmann–Scheffé theorem is named after Erich Leo Lehmann and Henry Scheffé, given their two early papers. (en)
- Le théorème de Lehmann-Scheffé a une importance particulière en statistiques puisqu'il permet de trouver des estimateurs sans biais optimaux qui ne peuvent pas être améliorés en termes de précision. De tels estimateurs n'existent pas forcément mais si l'on dispose d'une statistique qui soit à la fois exhaustive et totale et d'un estimateur qui soit sans biais alors l'estimateur augmenté est optimal et l'on ne peut pas trouver de meilleur estimateur sans biais. (On dit qu'une statistique est totale si : implique presque partout.) (fr)
|
| rdfs:label
|
- Lehmann–Scheffé theorem (en)
- Satz von Lehmann-Scheffé (de)
- Teorema de Lehmann–Scheffé (es)
- Théorème de Lehmann-Scheffé (fr)
|
| owl:sameAs
| |
| prov:wasDerivedFrom
| |
| foaf:isPrimaryTopicOf
| |
| is dbo:knownFor
of | |
| is dbo:wikiPageDisambiguates
of | |
| is dbo:wikiPageRedirects
of | |
| is dbo:wikiPageWikiLink
of | |
| is dbp:knownFor
of | |
| is foaf:primaryTopic
of | |
