数学 › 数理統計学 › 点推定と漸近理論

正則条件(R)

定義 3.1(「点推定と漸近理論」§3)

母数空間 Θ\Theta は開区間で、真の値を θ0∈Θ\theta_0\in\Theta とする。

  • (R1) すべての PθP_\theta は、共通の σ\sigma-有限測度 μ\mu に関する密度 f(x;θ)f(x;\theta) をもち、台 {f>0}\{f>0\} は θ\theta によらない。θ≠θ′\theta\ne\theta' なら Pθ≠Pθ′P_\theta\ne P_{\theta'}(識別可能)。
  • (R2) θ↦log⁡f(x;θ)\theta\mapsto\log f(x;\theta) は C3C^3 級。
  • (R3) ∫f dμ=1\int f\,d\mu=1 を θ\theta で 2 回、積分記号の下で微分できる:∫∂θf dμ=0\int\partial_\theta f\,d\mu=0、∫∂θ2f dμ=0\int\partial_\theta^2f\,d\mu=0。また、EθT2<∞E_\theta T^2<\infty なる任意の統計量 TT について(TT は標本 X1,…,XnX_1,\dots,X_n の関数でもよく、その場合は積測度と同時密度 ∏f(xi;θ)\prod f(x_i;\theta) で考える)、θ↦EθT\theta\mapsto E_\theta T は微分可能で ddθEθT=∫T ∂θf dμ\frac d{d\theta}E_\theta T=\int T\,\partial_\theta f\,d\mu。
  • (R4) 0<I(θ)<∞0<I(\theta)<\infty。ここで I(θ)=Eθ[s(X;θ)2]I(\theta)=E_\theta[s(X;\theta)^2]。
  • (R5) θ0\theta_0 の近傍で ∣∂θ3log⁡f(x;θ)∣≤M(x)|\partial_\theta^3\log f(x;\theta)|\le M(x)、Eθ0M(X)<∞E_{\theta_0}M(X)<\infty。また、各 θ∈Θ\theta\in\Theta で Eθ0∣log⁡f(X;θ)∣<∞E_{\theta_0}|\log f(X;\theta)|<\infty。

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閉包の状態

定義

定義は閉包の起点です(証明を要しません)。

印の意味: ✓公理まで証明済み ・ △証明あり(閉包未完)・ ※主張のみ。テーマごとの集計は 閉包の状況。

これを使っている定理

証明で明示的に参照している定理は、まだありません。

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