CRAMR-RAO Bukti Bound Lower

1. Bagaimana anda memperoleh Cramer-Rao yang lebih rendah?
2. Bagaimana anda membuktikan ketidaksamaan Cramer-Rao?
3. Mengapa kita menggunakan cramer-rao yang lebih rendah?
4. Adakah MLE sentiasa mencapai Cramer-Rao yang lebih rendah?

Bagaimana anda memperoleh Cramer-Rao yang lebih rendah?

Sebagai alternatif, kita boleh mengira cramer-rao yang lebih rendah terikat seperti berikut: ∂2 ∂p2 log f (x; p) = ∂ ∂p (∂ ∂p log f (x; p)) = ∂ ∂p (x p-m- x 1 - p) = -x p2 - (m - x) (1 - p) 2 .

Bagaimana anda membuktikan ketidaksamaan Cramer-Rao?

Menggunakan cadangan di atas, kini kita dapat memberikan bukti ketidaksamaan Cramér-Rao untuk saiz sampel sewenang-wenangnya n. E (vxi (θ)) = ne (vx (θ)) = 0. | E (v (θ) · θ) | = | Cov (v (θ), θ) | ≤ √ v ar (v (θ)) v ar (θ). V ar (vxi (θ)) = ni (θ).

Mengapa kita menggunakan cramer-rao yang lebih rendah?

Cramer-Rao Lower Bound (CRLB) mengekspresikan had pada variasi anggaran untuk satu set parameter deterministik. Kami mengkaji CRLB sebagai metrik yang berguna untuk menilai prestasi algoritma SBP kami dan dengan cepat membandingkan resolusi terbaik apabila menyiasat reka bentuk pengesan baru.

Adakah MLE sentiasa mencapai Cramer-Rao yang lebih rendah?

MLE tidak selalu memenuhi syarat sehingga CRLB tidak dapat dicapai..