相合性

数学术语

相合性(consistence)是一个估计量所应具备的最基本的性质。相合估计亦称为一致估计、相容估计,估计量的一种大样本性质为:当样本容量n充分大时,估计量可以以任意的精确程度逼近被估计参数的真值。按收敛意义不同,可以区分不同的相合性,常见的有:弱相合估计、强相合估计、r阶相合估计,这三种相合性之间的关系与三种收敛性的关系是完全一致的。

基本介绍
无偏性有效性都是在样本容量n固定的前提下提出的,当希望随着样本容量的增大,一个估计量的值能够稳定在待估参数真值的附近,这就是估计量的相合性的要求。
设为的基于样本的的一个估计量,显然它依赖于样本n,为表明这种依赖性,可以记之为。随着样本量的变化,可得到一列估计量,一个自然的希望是,当样本容量无限增加时,估计量能够依某种意义接近于被估计量的真值。显然,这是对估计量的起码要求。相合性就是这样的一个要求。
弱相合估计
简称“相合估计”。称为的弱相合估计,如果依概率收敛于,即当n充分大时,有。
强相合估计
称为的强相合估计,如果以概率1收敛于,即当n充分大时,有。
r阶相合估计
称为的r阶相合估计,如果r阶收敛于,即当n充分大时,有。特别,当r=2时,称为的均方相合估计。
上述三种相合性之间的关系与三种收敛性的关系是完全一致的。上面的定义中,收敛性指对于任意固定的收敛。假设相应的收敛关于是一致的,则相应的相合性称做“一致相合性”。
相关定理
定义
定义1 设为的基于样本的的一个估计量,若对任意固定的,都满足:对于任给的,有
成立,则称为的相合估计,上述极限式简记为。
定义2若对任何固定的都有
则称为的强相合估计量,上述式子可简记为,这里a.s.为almost surely的缩写。
式(1)表明随机变量序列依概率收敛于,而式(2)即几乎处处收敛于。由以上定义以及几乎处处收敛依概率收敛之间的关系知,强相合估计必为相合估计。
定理1
设在参数空间上连续,为的强相合估计量,i=1,2,...,k,则为的强相合估计量。
定理2
设总体有直到k(k≥2)阶的矩。可表示为,且G为连续函数。记分别为样本原点矩和样本中心矩,则为的强相合估计量。
注意:由该定理可知,矩估计量一般是强相合的。
定理3
设分布族满足:
(1)X是有限集
(2)对于不同的参数值θ和θ’,所对应的分布不同;
(3)有共同支撑,即与θ无关;
则对于简单随机样本,θ的最大似然估计量存在,且为θ的相合估计量。
定理4
设分布族满足:
(1)θ为R(一维实空间)中的开集
(2)不同的参数值θ和θ’,所对应的分布不同;
(3)有共同支撑A;
(4)对θ的偏导数在X上存在,并且当简单随机样本时,似然方程有且仅有解,则,即为θ的相合估计量。
例题解析
例1
设,则是θ的有偏估计,但它是相合的。
证明:
密度函数为,此处为A的示性函数。故对任意ε>0,有
可见为θ的相合估计。
例2
设,证明θ的极大似然估计是相合的。
证明:似然函数
故有
可见为θ的严格单调下降函数。又因为
从而有且仅有一个解。故似然方程的根必为极大似然估计量且是相合估计。
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