5.9.1. Beispiel: Erwartungstreue Schätzung von Erwartungswert und

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5.9.1. Beispiel: Erwartungstreue Schätzung von Erwartungswert und Varianz von i.i.d. Zufallsvariablen. Eine zufällige reelle Größe G werde N mal unabhängig gemessen 1. Zu einer quantitativen Beurteilung von G ist es naheliegend
zunächst den Mittelwert“ und die Größe der Schwankungen“ der Messungen von
”
”
G zu schätzen 2.
In einer mathematisch präziseren Formulierung seien X1 , . . . , XN i.i.d. Zufallsvariablen mit Erwartungswert µ und Varianz σ 2 3. Die Verteilung der Zufallsvariablen
X1 , . . . , XN sei unbekannt, zu schätzen seien µ und σ 2 4.
Als Schätzer von µ und σ 2 seien 5
µ
e :=
N
1 X
Xk
N
k=1
N
f2 :=
und σ
1 X
(Xk − µ
e)2
N −1
(12)
k=1
definiert. Da
E[e
µ] =
6
N
N
1 X
1 X
E[Xk ] =
µ=µ
N
N
k=1
k=1
und
f2 ] =
E[σ
=
6
N
1 X
E[Xk2 ] − 2E[Xk µ
e] + E[e
µ2 ]
N −1
k=1
1
N −1
N
X
7
(σ 2 + µ2 ) −
8
2(σ 2 N −1 + µ2 ) +
9
(σ 2 N −1 + µ2 )
k=1
N
=
1 X
(1 − N −1 )σ 2 = σ 2 ,
N −1
k=1
1In einer konkreten Anwendung könnte G die Lebensdauer eines speziellen Gebrauchsgegenstandes, z.B. eines Autoreifens oder einer Kinderschaukel, oder die Hitzebeständigkeit einer Keramik sein.
2Dieses umgangssprachlich beschriebene Ziel muß jetzt mathematisch formuliert werden.
3Insbesondere sei angenommen, daß E[X 2 ] < ∞.
1
4Als statistisches Modell könnte hier (RN , B(RN ), (P )
Rλ λ∈Λ ) benutzt werden, wobei Λ die
Menge aller Wahrscheinlichkeitsmaße λ auf (R, B(R)) mit R λ(dx) |x|2 < ∞ und Pλ die gemeinsame Verteilung von unabhängigen, reellwertigen Zufallsvariablen Y1 , . . . , YN , deren Verteilungen
PY1 , . . . , PYN alle gleich λ ∈ Λ sind, ist. Zu schätzen ist nicht, wie dies in den bisher behandelten
Schätzproblemen üblich war, der wahre Parameter“ λ und
R damit ein Wahrscheinlichkeitsmaß
”
auf (R, B(R)), sondern der wahre Erwartungswert“ Eλ = R λ(dx) x, bzw. die wahre Varianz“
R
”
”
Vλ = R λ(dx) (x − Eλ )2 , d.h., zwei spezielle Funktionale von λ sind zu bestimmen.
Mit einer derart komplexen Formulierung, die notwendig wird, weil außer ihrer Quadratintegrabilität keinerlei Bedingungen an die Zufallsvariablen X1 , . . . , XN gestellt werden, wird im
folgenden nicht gearbeitet.
5Als empirischer Mittelwert ist µ
e ein naheliegender Schätzer für µ. Ebenso ist der Mittelwert
der quadrierten Schwankungen der Zufallsvariablen X1 , . . . , XN um den geschätzten ErwartungsP
P
wert µ
e ein erster Kandidat als Schätzer für σ2 . Da N
µ
e) = N
e = 0, sind die
k=1 (Xk −P
k=1 Xk − N µ
N
Zufallsvariablen X1 − µ
e, . . . , XN − µ
e nicht unabhängig, d.h., k=1 (Xk − µ
e)2 besitzt nur N − 1
Freiheitsgrade. Dadurch wird die Normierung mit (N − 1)−1 anstelle von N −1 verständlich.
6Wegen der Linearität des Erwartungswerts, vgl. Abschnitt 5.2.2.
1
2
f2 erwartungstreue Schätzer.
sind µ
e und σ
7Da σ2 = Var(X ) = E[X 2 ] − E[X ]2 = E[X 2 ] − µ2 , k = 1, . . . , N .
k
k
k
k
8
Da
E[Xk µ
e] =
N
1 X
1
1
E[Xk2 ] +
E[Xk Xl ] =
N l=1
N
N
X
E[Xk ]E[Xl ]
l=1,...,N
l6=k
N −1 2
1 2
1
(Var(Xk ) + E[Xk ]2 ) +
µ =
σ + µ2 , k = 1, . . . , N,
N
N
N
wobei die Überlegung in Fußnote 7 und die Unabhängigkeit der Zufallsvariablen X1 , . . . , XN
benutzt wurden.
9
Aus Fußnote 7 und mit der Unabhängigkeit der Zufallsvariablen X1 , . . . , XN ergibt sich
!
N
N
X
X
1 X
1
E[e
µ2 ] = 2
E[Xk ]E[Xl ]
E[Xk Xl ] = 2
E[Xk2 ] +
N k,l=1
N
k,l=1,...,N
k=1
=
l6=k
´
1` 2
σ + µ2 + (N − 1)µ2 = N −1 σ2 + µ2 .
=
N
17. Januar 2008
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