The best unbiased estimators in the absence of sufficiency and completeness
In this study, a simple generalization of the Lehmann-Scheffe theorem is proposed in cases where UMVUEs exist but a sufficiently complete statistics does not exist. Also, another method is introduced based on the group action. In this method, UMVUE for the unknown parameter is found using a commutative and associative binary operation. Finally, the motivation for using the words "completeness" and "unbiasedness" is expressed in such a way that completeness and unbiasedness are not characteristic of a statistic or its parametric form, but a family of distributions of a statistic, and deleting even one point of the parameter space may change the completeness.
پرداخت حق اشتراک به معنای پذیرش "شرایط خدمات" پایگاه مگیران از سوی شماست.
اگر عضو مگیران هستید:
اگر مقاله ای از شما در مگیران نمایه شده، برای استفاده از اعتبار اهدایی سامانه نویسندگان با ایمیل منتشرشده ثبت نام کنید. ثبت نام
- حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران میشود.
- پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانههای چاپی و دیجیتال را به کاربر نمیدهد.