-渐近正态性：V元(0m-)~N(0,I-1(0),一般地，对可微函数g有 Va(g(©-g(0)…N(0,7g-1(0)7) (delta method) 其中I(0)为Fisher信息阵，7a=7g(O). ·估计量优良性评定 一无偏性 一有效性 一最小方差无偏估计 -Cramer-Rao不等式： Vare()[g'(0)]2/(nI(0)) -Lehmann-Scheffe定理：设T为充分完全统计量，g(T)为g(0)的无偏 估计，则©为g的最小方差无偏估计. -若g的有效估计存在，则MLEg必为有效估计. Previous Next First Last Back Forward 13- ÏC5: √ n( ˆθn − θ) N(0, I−1 (θ)), òÑ/, ÈåáºÍgk √ n(g( ˆθ) − g(θ)) N(0, ∇ T θ I −1 (θ)∇θ) (delta method) Ÿ•I(θ)èFisher&E , ∇θ = ∇g(θ). • O˛`˚5µ½ – Æ5 – k5 – ÅêÆO - Cram´er-Rao ÿ™: V arθ(ˆg) ≥ [g 0 (θ)]2 /(nI(θ)) - Lehmann-Scheff´e ½n: Tèø©⁄O˛, ˆg(T)èg(θ)Æ O, Kgˆèg ÅêÆO. - egkO3, KMLE gˆ 7èkO. Previous Next First Last Back Forward 13