Autor Tema: Problema de estadístico minimal, suficiente y completo

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18 Noviembre, 2020, 04:23 am
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YeffGC

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Hola he tenido muchos problemas para resolver este ejercicio me gustaría ver si me ayudan como hacerlo:


se  \( x_1, \ldots, x_n \) m.a con una distribución  \( N(0,\sigma^2) \)

De una estadística suficiente, animal y completa de \(  \sigma^2 \)


Calcule la varianza asintótica del estimador máximo verosimilitud de  \(  \sigma  \)  tambien de un estimador de esta   

18 Noviembre, 2020, 09:35 am
Respuesta #1

geómetracat

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Supongo que tendrás que dar un estadístico suficiente minimal, y no animal... ;D

No sé qué puedes usar. Hay un resultado general para familias exponenciales que te da el resultado directo, pero quizás lo tienes que probar partiendo de cero. Ya dirás.

Lo segundo es más o menos mecánico, tienes que encontrar la matriz de información con las segundas derivadas del logaritmo de la función de verosimilitud.
La ecuación más bonita de las matemáticas: \( d^2=0 \)