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강력한 일관성이 필요한 통계 응용 프로그램이 있습니까?
On 2월 16, 2021 by admin누군가가 알고 있거나 약한 일관성 대신 추정 자의 강력한 일관성이 필요한 통계 응용 프로그램이 있는지 궁금합니다. 즉, 강력한 일관성은 응용 프로그램에 필수적이며 응용 프로그램은 약한 일관성으로 작동하지 않습니다.
코멘트
- 아니요, 그러한 적용은 없습니다.
- 직관적 인 매력을 벗어난 일관성이 약한 지 궁금합니다. -실제로 매우 중요합니다. $ n = 10 ^ {1000} $ 미만의 모든 유한 표본 크기에서 매우 현명하게 작동하는 추정기가 있고 실제로 가장 큰 표본 크기가 그 중 아주 작은 부분에 불과할 경우 일관성없는 추정기가있을 수 있습니다. '는 완벽합니다. 일관성의 실제 가치는 보통 '가 여전히 좋게 ' 샘플 크기가 우리가 볼 수있는 것 이상으로 이동하므로
답변
위의 댓글에있는 답변에 대한 참조가 필요한 경우 Andrew Gelman의 블로그에서 여기 가 있습니다. :
루시앙 르 캄이 한 번 그에게 큰 숫자의 강력한 법칙을 구별 할 수있는 예를 생각할 수 있는지 물었을 때의 대답을 생각 나게합니다. (확률 1의 수렴)과 약한 법칙 (확률의 수렴)이 차이를 만들었습니다. Le Cam은 “아니요, 그는 어떤 예도 몰랐습니다. Le Cam은 이론적 통계학 자의 이론적 통계 학자 였기 때문에 답이 있습니다.
dd 서로 다른 수렴 방식의 진정한 중요성은 수학에 있으며, 서로 다른 수학적 기술을 사용할 수 있습니다. 이론의 발전에만 있습니다. 그리고 그것은 충분히 중요 할 수 있지만, 이론의 발전을 위해서는 구체적인 실제 적용이 아닙니다.
댓글
- +1 차이점은 아마도 Buzz Lightyear 는 무한에 도달 할 수 있거나 적어도 그가 그곳으로 향하고 있다는 것을 알고있었습니다.
답변
Galves (2008)에서 발견 된 수정 된 형태의 컨텍스트 알고리즘을 올바르게 수행하려면 강력한 일관성이 필요합니다.
댓글
- 아마 너무 짧기 때문에 저품질로 자동 플래그 지정됩니다. 현재 그것은 우리의 표준에 의한 답변 이라기보다는 코멘트에 가깝습니다. 확장 할 수 있습니까? 예를 들어 Galves (2008)에 대한 전체 인용문을 제공 할 수 있습니까? 강력한 일관성이 다른 곳에서는 일반적인 요구 사항이 아닌 것 같지만 ' 강력한 일관성이 필요한 CA 또는 수정 된 형태는 무엇입니까? 주석으로 바꿀 수도 있습니다.
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