Les estimateurs de maximum de vraisemblance (MLE) sont asymptotiquement efficaces; nous constatons le résultat pratique dans la mesure où elles donnent souvent de meilleurs résultats que les estimations fondées sur la méthode des moments (MoM) (lorsqu'elles diffèrent), même pour des échantillons de...
Une séquence d'estimateurs pour un paramètre est asymptotiquement normale si . ( source ) On appelle alors la variance asymptotique de . Si cette variance est égale à la borne de Cramer-Rao , nous disons que l'estimateur / séquence est asymptotiquement efficace. θ
J'ai travaillé avec la conviction que la médiane de l'échantillon est une mesure plus robuste de la tendance centrale que la moyenne de l'échantillon, car elle ignore les valeurs aberrantes. J'ai donc été surpris d'apprendre (dans la réponse à une autre question ) que pour les échantillons tirés...
Il est bien connu que l'efficacité relative asymptotique (ARE) du test de rang signé de Wilcoxon est de 3π≈0.9553π≈0.955\frac{3}{\pi} \approx 0.955par rapport autestt deStudent, si les données sont tirées d'une population normalement distribuée. Cela est vrai à la fois pour le test de base à un...
J'ai vu dans la littérature publiée (et publiée ici) que l'efficacité relative asymptotique du test de rang signé de Wilcoxon est d'au moins 0,864 par rapport au test t. J'ai également entendu dire que cela ne s'applique qu'aux grands échantillons, bien que certains livres ne mentionnent pas cela...
Je sais que l'OLS est non biaisé mais pas efficace sous hétéroscédasticité dans un cadre de régression linéaire. Sur Wikipédia http://en.wikipedia.org/wiki/Minimum_mean_square_error L'estimateur MMSE est asymptotiquement non biaisé et sa distribution converge vers la distribution normale: , où I...