19/06/2019, 20:42
19/06/2019, 23:40
reggi96 ha scritto:dopo aver trovato stimatore MLE di p
reggi96 ha scritto:1) in questo caso in cui ho sommatoria di v.a. i.i.d esponenziali
20/06/2019, 15:56
tommik ha scritto:
Se $ (X_1,...,X_n) $ sono variabili iid distribuite come una $ Ge(p) $ è noto che $ Y=Sigma_i X_i $ si distribuisce come una binomiale negativa.
Uno stimatore non distorto per $ p $ è $ hat(p)=(n-1)/(y-1) $
tommik ha scritto: Uno stimatore non distorto per $ p $ è $ hat(p)=(n-1)/(y-1) $
reggi96 ha scritto:il fatto che lo stimatore sia inverso della sommatoria moltiplicato per n non va a modificare la funzione della distribuzione?
in tal caso come mai?
2) se non potessi (o non volessi) passare tramite Gamma(n,t)1 credo debba calcolarmi la funzione di ripartizione tramite la definizione $ Fp(t)=P(p<=t) $ e poi derivarla in dt per trovare la densità ma come calcolo la probabilita che l'inverso della media campionaria sia minore uguale di t?
3) la terza strada che ho tentato (anche questa miseramente) è stata di utilizzare la trasformazione di variabili continue:
$ fy(y)=fx(g^-1(y))*abs(d/dy(g^(-1)(y)) $
che credo faccia al caso mio ma non ho assutamente idea di come applicarla.
20/06/2019, 16:10
20/06/2019, 16:19
20/06/2019, 17:21
reggi96 ha scritto:non capisco il perche analizzare $ Y=Sigma_i X_i $ e non $Y = n/(Sigma_i x_i)$
reggi96 ha scritto: purtroppo sono legato ai punti standard dei tde che devo affrontare però quindi non sono libero di trovare direttamente l'umvue, devo complicarmi la vita e trovare uno stimatore distorto per poi renderlo non distorto e poi applicare il teorema...
reggi96 ha scritto:
(d) Si proponga uno stimatore non distorto per p;
20/06/2019, 18:21
1) Dopo aver calcolato l'MLE per $p$ stabilire se esso è distorto oppure no
2) Dopo aver calcolato il valore atteso dell'MLE per $p$ stabilire se esso è distorto oppure no
20/06/2019, 21:14
20/06/2019, 21:25
20/06/2019, 21:29
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