基于 Delta 方法的最大似然估计量渐近正态性界限
统计理论
2016-04-19 v3 统计理论
摘要
最大似然估计量(MLE)的渐近正态性是统计理论的基石。在本文中，我们给出了 MLE 的精确未知分布与其极限正态分布之间 Zolotarev 型距离的尖锐显式上界。我们对这一基本问题的研究方法基于 Delta 方法、Stein 方法、Taylor 展开和条件期望的恰当结合，适用于 MLE 可表示为独立同分布项之和的函数的经典情形。这尤其涵盖了广泛的指数分布族。
引用
@article{arxiv.1508.04948,
title = {Bounds for the asymptotic normality of the maximum likelihood estimator using the Delta method},
author = {Andreas Anastasiou and Christophe Ley},
journal= {arXiv preprint arXiv:1508.04948},
year = {2016}
}
备注
15 pages, 1 table