フィッシャーの因子分解定理とは? わかりやすく解説

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フィッシャーの因子分解定理

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2021/09/16 01:21 UTC 版)

十分統計量」の記事における「フィッシャーの因子分解定理」の解説

十分統計量決定する基準として、フィッシャーの因子分解定理がある。これは、 X の確率密度関数離散的な場合には確率質量関数)をf(x ;θ) (これは尤度関数等しい)とすると、ある関数 g と h が次の関係にある場合、かつその場合に限り、T はθ に対して十分である: f ( x ; θ ) = h ( x ) g ( T ( x ) ; θ ) {\displaystyle f(x;\,\theta )=h(x)\,g(T(x);\,\theta )} つまり、密度関数 f が分解できて、1つ因子 h が θ に依存せず、またもう1つ因子が T(x) を通してのみ x に依存するようにできる というものである。これは次のように考えるとわかりやすい。T(X) の値を一定保ちながらデータ x の値を変えこのような変化が θ に関する推定影響するかどうか考えてみる。上の式が成り立つならば、尤度関数 f のθ に対す依存性変化しないから、影響はないのである。 これが成立するならこの統計量良いのであるというわけではない。しかし、少なくともこの条件満たしていない統計量良い結果望めない。

※この「フィッシャーの因子分解定理」の解説は、「十分統計量」の解説の一部です。
「フィッシャーの因子分解定理」を含む「十分統計量」の記事については、「十分統計量」の概要を参照ください。

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