последователен оценител

дефинира

• нека $X\_1,\; \backslash \; ldots,\; X\_n,\; \backslash \; ldots$ - вземане на проби за разпространение. зависими параметър $\backslash \; Theta\; \backslash \; в\; \backslash \; Theta$. След това се оцени $\backslash \; Hat\; \backslash \; екв\; \backslash \; шапка\; (X\_1,\; \backslash \; ldots,\; X\_n)$ Той призова богати, ако

$\backslash \; Hat\; \backslash \; да\; \backslash \; тета,\; \backslash \; четириядрен\; \backslash \; forall\; \backslash \; тета\; \backslash \; в\; \backslash \; Theta$ в вероятностите $п\; \backslash \; да\; \backslash \; infty$.

В противен случай, резултатът се нарича непоследователно.

• оценка $\backslash \; шапка$ Той казва, че е силно последователни. ако

$\backslash \; Hat\; \backslash \; да\; \backslash \; тета,\; \backslash \; четириядрен\; \backslash \; forall\; \backslash \; тета\; \backslash \; в\; \backslash \; Theta$ Почти сигурно е най- $п\; \backslash \; да\; \backslash \; infty$.

На практика "виждат" конвергенция "почти сигурно", че не е възможно, тъй като крайната проба. По този начин, за прилагане на статистически данни е достатъчно да се изисква оценка на платежоспособността. Нещо повече, оценката щеше да е богат, но не много богат, "живот" е много рядко. Законът за големите числа за идентично разпределени и независими случайни величини с краен първия момент прави и засилена версия, всички видове екстремни статистика ред също се събират в монотонността на сила не само в вероятностите, но почти сигурно.

• Ако оценката клони към истинската стойност на параметъра "означава,-квадрат" или ако прогнозата е асимптотично безпристрастен и вариацията клони към нула, а след това тази оценка ще бъде последователна.

• От свойствата на сближаване на случайни величини ние имаме толкова много последователен оценител винаги е последователен. Обратното не е вярно по принцип.
• Тъй дисперсията последователни оценки клони към нула, често при скорост от около 1 / п, след последователни оценки се сравняват един с друг асимптотичната отклонение на случайната променлива $\backslash \; Sqrt\; (\backslash \; шапковидна\; \backslash \; тета)$ (Асимптотичната очакване на тази стойност е равна на нула).

свързаните с него понятия

• Оценка нарича supersostoyatelnoy. ако отклонението на случайната променлива $п\; (\backslash \; шапковидна\; \backslash \; тета)$ Тя има тенденция да е крайна величина. Това означава, че скоростта на оценка степента на сближаване към истинската стойност е значително по-висока от тази последователна оценка. Supersostoyatelnymi, например, се изчисляват регресионни параметри коинтегрирани времеви редове.