辅助统计量

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统计学中, 辅助统计量是任何其分布不取决于模型参数的统计量。 [1]

这一概念是罗纳德·艾尔默·费希尔提出的。

定义[编辑]

是一概率模型,其中是参数。若对于来自样本的数据,统计量的分布不依赖于,则称是关于的辅助统计量。这即是说,对于任何博雷尔集,有,其中是不依赖于的概率测度。

例子[编辑]

常数[编辑]

很明显,常数是最简单的辅助统计量。

均值未知的正态分布的样本方差[编辑]

对于正态分布模型,其中方差已知,可以证明(在时)样本方差的辅助统计量。实际上,样本方差的分布为比例卡方分布,不依赖于

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参考文献[编辑]

  1. ^ Casella, George; Berger, Roger L. Statistical Inference. Duxbury Thomson Learning. 2002: 660. ISBN 9780495391876.