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- ¿Por qué es Cramer-Rao Lower Bound?
- ¿Cómo se calcula Cramer-Rao Lower Bound?
- ¿MLE siempre logra Cramer-Rao Bound Bound?
- ¿Cuál es el límite inferior de Cramer-Rao para la varianza del estimador imparcial del parámetro??
¿Por qué es Cramer-Rao Lower Bound?
El límite inferior de Cramer-Rao (CRLB) proporciona una estimación más baja para la varianza de un estimador imparcial. Los estimadores que están cerca del CLRB son más imparciales (yo.mi. más preferible de usar) que los estimadores más lejos.
¿Cómo se calcula Cramer-Rao Lower Bound?
Alternativamente, podemos calcular el límite inferior Cramer-rao de la siguiente manera: ∂2 ∂p2 log f (x; p) = ∂ ∂p (∂ ∂p log f (x; p)) = ∂ ∂p (x p-m- x 1 - p) = −x p2 - (m - x) (1 - p) 2 .
¿MLE siempre logra Cramer-Rao Bound Bound?
El MLE no siempre satisface la condición, por lo que el CRLB podría no ser alcanzable..
¿Cuál es el límite inferior de Cramer-Rao para la varianza del estimador imparcial del parámetro??
La función 1/i (θ) a menudo se conoce como el límite de Cramér-Rao (CRB) en la varianza de un estimador imparcial de θ. I (θ) = −ep (x; θ) ∂2 ∂θ2 logp (x; θ) . y, por corolario 1, x es un estimador mínimo de varianza imparcial (MVU) de λ.
