唯一の最尤推定量は十分統計量に依存する
📂数理統計学唯一の最尤推定量は十分統計量に依存する
定理
もしパラメータ θ に対する十分統計量 T が存在し、θ の最尤推定量 θ^ が一意に存在するなら、θ^ は T の関数として表される。
証明
確率密度関数 f(x;θ) を持つランダムサンプル X1,⋯,Xn とその十分統計量 T:=T(X1,⋯,Xn) 及び確率密度関数 ft を考えよう。十分統計量の定義により、その尤度関数 L は
==L(θ;x1,⋯,xn)f(x1;θ)⋯f(xn;θ)fT(t(x1,⋯,xn);θ)⋅H(x1,⋯,xn)
と表される。ここでH は θ に依存しない何らかの関数である。L と fT の両方が θ に依存しているからには、最大化されると同時に最大化される。しかし、仮定ではこれらを最大化する θ が一意であるとされているので、θ の最尤推定量 θ^ は T に依存していなければならないということに他ならない。
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説明
例として、一様分布 U(0,θ) に従うランダムサンプルを考えると、その十分統計量は maxXk であり、最尤推定量もまた maxXk であるため、この定理に従うことになる。