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Parametrisches Modell
- Die Verteilungsfunktion
der Stichprobenvariablen
möge zu
einer vorgegebenen (d.h. bekannten) parametrischen Familie von
Verteilungsfunktionen
gehören,
- wobei die Menge
Parameterraum genannt wird
und
eine beliebige, jedoch vorgegebene natürliche Zahl ist.
- Mit anderen Worten: Es gelte
für ein
,
wobei jedoch der Parametervektor
(bzw. ein Teil seiner Komponenten) unbekannt sei
und aus den beobachteten Daten
geschätzt
werden soll.
- Dabei werden wir stets voraussetzen, dass
- der Parameterraum
eine
Borel-Menge ist, d.h.,
.
- die Parametrisierung
identifizierbar
ist, d.h., es gelte
, falls
.
Wir nehmen an, dass der (gemeinsame) Wahrscheinlichkeitsraum
, über dem die Stichprobenvariablen
definiert sind, der sogenannte kanonische
Wahrscheinlichkeitsraum ist, vgl. auch das in Abschnitt WR-4.1.1
diskutierte Beispiel des wiederholten Würfelns. D. h., wir setzen
und
,
wobei das Wahrscheinlichkeitsmaß
gegeben ist durch
 |
(1) |
Die Stichprobenvariablen
sind gegeben durch
, d.h. durch die Projektion auf die
-te Komponente
von
.
- Beachte
-
- Das in (1) definierte Wahrscheinlichkeitsmaß
bezeichnen wir im folgenden mit
, um zu betonen, dass
von dem (unbekannten) Parametervektor
abhängt.
- Entsprechend verwenden wir die Bezeichnungen
und
für Erwartungswert bzw. Varianz.
- Falls keine Verwechslung möglich ist, dann bezeichnen wir
auch die Verteilung einer (einzelnen) Stichprobenvariablen
mit
, d.h.
.
- Zur Erinnerung: Für jede Borel-messbare Funktion
wird der Zufallsvektor
Statistik bzw. zufällige Stichprobenfunktion genannt.
- Bei der Schätzung von Parametern nennt man
Punktschätzer für den
Parameter
. Dabei wird meistens vorausgesetzt, dass
. Manchmal
wird jedoch zugelassen, dass die Werte des Schätzers
mit einer (kleinen) positiven
Wahrscheinlichkeit außerhalb des Parameterraumes
liegen
können.
- Beispiel
Eine der wichtigsten parametrischen Verteilungsfamilien
von
Stichprobenvariablen, die in dieser Vorlesung betrachtet werden, ist die
Normalverteilungsfamilie
N
.
In diesem Fall ist
,
und
.
- Beachte
Weitere Beispiele von Familien parametrischer Verteilungen, die
bisher in dieser Vorlesung (bzw. in der Vorlesung
,,Wahrscheinlichkeitsrechnung'' des WS 01/02) betrachtet wurden,
sind die Familien der
- (diskreten bzw. stetigen) Gleichverteilung,
- Binomialverteilung,
- Poisson-Verteilung,
- Exponentialverteilung,
-Verteilung,
- Gammaverteilung,
- t-Verteilung.
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Ursa Pantle
2004-07-14