PROPRIEDADES DAS ESTATÍSTICAS #3
Por: Estatístico L.
28 de Novembro de 2015

PROPRIEDADES DAS ESTATÍSTICAS #3

Estatística Probabilidade

 

PRINCÍPIO DA SUFICIÊNCIA

Definição:

Formalmente, dizemos que uma estatística $ T(\textbf{X}) $ é suficiente para o parâmetro $ \theta $ se a distribuição condicional da amostra $ \textbf{X} $ dado o valor de $ T(\textbf{X}) $ não depende de $ \theta $.

Para o caso em que $ T(\textbf{X}) $ possui uma distribuição contínua, temos que $ P(T(\textbf{X}) = t) = 0 $ para qualquer valor $ t $. Neste caso, é necessário utilizar uma definição um pouco mais sofisticada de probabilidade condicional definida no livro de Processo Estocástico. Os resultados aqui estabelecidos serão realizados para o caso discreto, porém também são verdadeiros para o caso contínuo. Para facilitar o entendimento da Definição 3.1.1.1, seja $ t $ um valor possível de $ T(\textbf{X}) $. O objetivo aqui é considerar a probabilidade condicional $ P(\textbf{X} = \textbf{x}|T(\textbf{X}) = t) $. Neste caso, se $ \textbf{x} $ é tal que se $ T(\textbf{x}) \neq t $ então $ P(\textbf{X} = \textbf{x}|T(\textbf{X} = t) = 0 $. Pela definição, se $ T(\textbf{X}) $ é uma estatística suficiente, a esperança condicional é a mesma para todos os valores de $ \theta $.

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