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asymptotic normality
简介
估计量的一种渐近性质.设X=(X1，X2，…，Xn)τ是一个样本，T(X)=(T1(X)，T2(X)，…，Tr(X))τ是参数θ=(θ1，θ2，…，θr)的估计.如果当n趋于无穷时，
(T(X)-θ)的联合分布渐近于正态分布，则称T(X)具有渐近正态性.设I(θ)表示费希尔信息阵，如果
(T(X)-θ)的联合分布渐近于正态分布N(0，I-1(θ))，则称T(X)为θ的最优渐近正态估计.
渐近正态性
2023-06-09
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2023-06-09
asymptotic normality
估计量的一种渐近性质.设X=(X1，X2，…，Xn)τ是一个样本，T(X)=(T1(X)，T2(X)，…，Tr(X))τ是参数θ=(θ1，θ2，…，θr)的估计.如果当n趋于无穷时，(T(X)-θ)的联合分布渐近于正态分布，则称T(X)具有渐近正态性.设I(θ)表示费希尔信息阵，如果(T(X)-θ)的联合分布渐近于正态分布N(0，I-1(θ))，则称T(X)为θ的最优渐近正态估计.