Existe-t-il une distribution continue exprimable sous forme fermée, dont la moyenne est telle que la moyenne géométrique des échantillons est un estimateur non biaisé de cette moyenne?
Mise à jour: Je viens de réaliser que mes échantillons doivent être positifs (ou bien la moyenne géométrique peut ne pas exister) donc peut-être que continu n'est pas le bon mot. Que diriez-vous d'une distribution qui est nulle pour les valeurs négatives de la variable aléatoire et qui est continue pour les valeurs positives. Quelque chose comme une distribution tronquée.
distributions
geometric-mean
user53608
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Réponses:
En raison de l'hypothèse iid , nous avons
et nous demandons donc si nous pouvons avoir
Mais par l'inégalité de Jensen, et le fait que la fonction de puissance est strictement convexe pour des puissances supérieures à l'unité, nous avons cela, presque sûrement pour une variable aléatoire non dégénérée (non constante),
Il n'y a donc pas de telle distribution.
(ce qui nous indique qu'il s'agit d'un estimateur biaisé de la médiane). Mais
qui est la médiane de la distribution. On peut également montrer que la variance de la moyenne géométrique de l'échantillon converge vers zéro, et ces deux conditions sont suffisantes pour que cet estimateur soit asymptotiquement cohérent - pour la médiane,
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C'est un argument similaire à l'excellente réponse d'Alecos, car la moyenne arithmétique, l'inégalité moyenne géométrique est une conséquence de l'inégalité de Jensen.
Soit la moyenne arithmétique:An An=1n∑ni=1Xi
Soit la moyenne géométrique:Gn Gn=(∏i=1Xi)1n
La moyenne arithmétique, l'inégalité moyenne géométrique indique que avec égalité si et seulement si chaque observation est égale: . (L'inégalité AMGM est une conséquence de l'inégalité de Jensen .)An≥Gn X1=X2=…=Xn
Cas 1: presque sûrementX1=X2=…=Xn
Alors .E[Gn]=E[An]=E[X]
Dans un certain sens, il s'agit d'un cas entièrement dégénéré.
Cas 2: pourP(Xi≠Xj)>0 i≠j
Ensuite, il y a une probabilité positive que la moyenne géométrique soit plus petite que la moyenne arithmétique. Puisque pour tous les résultats et , nous avons alors .Gn≤An E[An]=E[X] E[Gn]<E[X]
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