Witam, mam problem z zadaniem.
\(\displaystyle{ Niech $X=(X_1, ..., X_n)$ będzie próba rozkładu wykładniczego ujemnego o parametrach $\mu \in \mathbb{R}$ i $\sigma > 0$ o gęstości:
$f(x)=\frac{1}{\sigma}exp(-\frac{x-\mu}{\sigma})1{\hskip -2.5 pt}\hbox{l}_{(\mu, \infty)}(x)$ \quad \quad $x \in \mathbb{R}$.
Znaleźć statystykę dostateczną dla parametru $\sigma > 0$ przyjmując wartość parametru $\mu$ za znaną.}\)
Byłabym bardzo wdzięczna za pomoc!
Statystyka dostateczna rozkład wykładniczy
Re: Statystyka dostateczna rozkład wykładniczy
Tak, tylko nie do końca wiem, jak to połączyć z założeniem że parametr \(\displaystyle{ $\mu$}\) jest znany.
- leg14
- Użytkownik
- Posty: 3132
- Rejestracja: 5 lis 2014, o 20:24
- Płeć: Mężczyzna
- Lokalizacja: Radom
- Podziękował: 154 razy
- Pomógł: 475 razy
Re: Statystyka dostateczna rozkład wykładniczy
To oznacza, że możesz go traktować jak liczbę i się nim nie przejmować.
Kryterium faktoryzacji się zazwyczaj formułuje tak, że:
\(\displaystyle{ f_{\theta}(x) = g_{\theta}(T(x))h(x)}\) , gdzie f to gęstość, \(\displaystyle{ \theta}\) parametry, a T to poszukiwana statystyka dostateczna. To, że parametr \(\displaystyle{ \mu}\) jest znany oznacza, iż \(\displaystyle{ \theta = \sigma}\) i każda z funkcji \(\displaystyle{ T,g,h}\) może zależeć od \(\displaystyle{ \mu}\)
Kryterium faktoryzacji się zazwyczaj formułuje tak, że:
\(\displaystyle{ f_{\theta}(x) = g_{\theta}(T(x))h(x)}\) , gdzie f to gęstość, \(\displaystyle{ \theta}\) parametry, a T to poszukiwana statystyka dostateczna. To, że parametr \(\displaystyle{ \mu}\) jest znany oznacza, iż \(\displaystyle{ \theta = \sigma}\) i każda z funkcji \(\displaystyle{ T,g,h}\) może zależeć od \(\displaystyle{ \mu}\)
Re: Statystyka dostateczna rozkład wykładniczy
A mógłbyś mi podać, jaka to będzie statystyka? Bo nie potrafię do tego sama dojść.leg14 pisze:To oznacza, że możesz go traktować jak liczbę i się nim nie przejmować.
Kryterium faktoryzacji się zazwyczaj formułuje tak, że:
\(\displaystyle{ f_{\theta}(x) = g_{\theta}(T(x))h(x)}\) , gdzie f to gęstość, \(\displaystyle{ \theta}\) parametry, a T to poszukiwana statystyka dostateczna. To, że parametr \(\displaystyle{ \mu}\) jest znany oznacza, iż \(\displaystyle{ \theta = \sigma}\) i każda z funkcji \(\displaystyle{ T,g,h}\) może zależeć od \(\displaystyle{ \mu}\)