一致性
一致性
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一致性
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2020/09/02 21:24 UTC 版)
一致性とは、推定量の持つ統計的な性質であり、十分に多くの観測値がある場合、推定量は真の値に任意に近づいていくということである。 θ ^ → p θ 0 as T → ∞ {\displaystyle {\hat {\theta }}{\xrightarrow {p}}\theta _{0}\ {\text{as}}\ T\to \infty } （確率収束を参照）。一般化モーメント法による推定量が一致性を持つ必要十分条件は以下の通りである。 W ^ T → p W {\displaystyle {\hat {W}}_{T}{\xrightarrow {p}}W} を満たす。ただし W は正値定符号行列である。 θ = θ 0 {\displaystyle \,\theta =\theta _{0}} である時に限り E [ g ( Y t , θ ) ] = 0 {\displaystyle \,\operatorname {E} [\,g(Y_{t},\theta )\,]=0} を満たす。 パラメーターが値を取りうる集合 Θ ⊂ R k {\displaystyle \Theta \subset \mathbb {R} ^{k}} はコンパクト集合である。 g ( Y , θ ) {\displaystyle \,g(Y,\theta )} は θ について連続である。 E [ sup θ ∈ Θ ‖ g ( Y , θ ) ‖ ] < ∞ {\displaystyle \operatorname {E} [\,\textstyle \sup _{\theta \in \Theta }\lVert g(Y,\theta )\rVert \,]<\infty } 第二の条件（大域的識別条件と呼ばれる）は、非線形モデルにおいて確かめるのが難しい。 実証計量経済学者は実際に大域的識別条件を確かめずに、それが成立していると単に仮定することがしばしばある が、あまり推奨されない。識別条件が成立しない非線形モデルの例については、Dominguez and Lobato (2004)を参照のこと。
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一致性
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2020/11/21 04:45 UTC 版)
「Spike-triggered average」の記事における「一致性」の解説
白色化STAは一致推定量である。すなわち、次の条件を満たす場合、真の線形部分空間に収束する。 刺激分布 P ( x ) {\displaystyle P(\mathbf {x} )} は楕円対称である。例えばガウス分布（Bussagangの定理） 予測されるSTAは非ゼロである。非線形性を持つ場合はspike triggered stimuliの時間シフトをもたらす。
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一致性（Consistency）
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/06/14 00:27 UTC 版)
「推定量」の記事における「一致性（Consistency）」の解説
詳細は「一致性 (統計学)」を参照 一致推定量とは、標本数が大きくなるにつれてある数値に確率的に収束する（分散が0に収束する）ような推定量をいう。 すなわち推定量 t n {\displaystyle t_{n}} （n は標本サイズ）が、どんなに小さい ϵ > 0 {\displaystyle \epsilon >0} に対しても lim n → ∞ P r o b { | t n − θ | < ϵ } = 1 {\displaystyle \lim _{n\to \infty }{\rm {Prob}}\left\{\left|t_{n}-\theta \right|<\epsilon \right\}=1} となる場合に、母数 θ {\displaystyle \theta } に対する一致推定量という。特にほとんど確実に（確率1で）収束する場合には、「強一致性」（strong consistency）という。
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一致性と同じ種類の言葉
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