随机变量之和的估计:实例与信息下界
统计理论
2007-06-13 v1 统计理论
摘要
本文关注可观测与不可观测变量之函数和的估计。在一般的有限维与无限维模型中,导出了渐近方差的下界以及一个卷积定理。建立了变量和之估计与变量均值之估计的有效影响函数之间的显式关系。证明了某些“插件”估计量在有限维模型中是渐近有效的,而 Robbins 的“u,v”估计量在无限维混合模型中被证明是有效的。实例包括某些物种、网络与数据保密问题。
引用
@article{arxiv.math/0602214,
title = {Estimation of sums of random variables: Examples and information bounds},
author = {Cun-Hui Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:math/0602214},
year = {2007}
}
备注
Published at http://dx.doi.org/10.1214/009053605000000390 in the Annals of Statistics (http://www.imstat.org/aos/) by the Institute of Mathematical Statistics (http://www.imstat.org)