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- ¿Por qué es importante el límite inferior de Cramer-rao??
- ¿De qué sirve la desigualdad de Cramer-Rao??
- ¿Cuáles son las condiciones de regularidad para la desigualdad de Cramer-Rao??
- ¿MLE siempre logra Cramer-Rao Bound Bound?
¿Por qué es importante el límite inferior de Cramer-rao??
Una de las aplicaciones más importantes del límite inferior de Cramer-Rao es que proporciona la propiedad de optimización asintótica de los estimadores de máxima verosimilitud. El teorema de Cramer-Rao implica la función de puntaje y sus propiedades que se derivan primero.
¿De qué sirve la desigualdad de Cramer-Rao??
La desigualdad de Cramér - RAO es importante porque establece cuál es la mejor variación alcanzable para estimadores imparciales. Los estimadores que realmente alcanzan este límite inferior se denominan eficientes. Se puede demostrar que los estimadores de máxima probabilidad alcanzan asintóticamente este límite inferior, por lo tanto, son asintóticamente eficientes.
¿Cuáles son las condiciones de regularidad para la desigualdad de Cramer-Rao??
Si w (x) es imparcial para τ (θ), entonces w (x) alcanza el límite inferior de cramer-rao si y solo si ∂ ∂θ logl (θ | x) = sn (x | θ) = a (θ) [W (x) - τ (θ)] para alguna función A (θ).
¿MLE siempre logra Cramer-Rao Bound Bound?
El MLE no siempre satisface la condición, por lo que el CRLB podría no ser alcanzable..
