→ sean50301: 機率收斂沒錯喔,連續映射定理 11/01 17:36
→ qrstroom: 可以解釋一下嗎? 不懂@@ 11/01 18:38
→ qrstroom: 謝謝 11/01 18:39
→ sean50301: 弱大數法則可以知道樣本平均會機率收斂到母體期望值, 11/02 22:59
→ sean50301: 然後連續映射定理是說樣本平均的任意函數轉換會機率收 11/02 22:59
→ sean50301: 斂到同種轉換方法的母體期望值 11/02 22:59
→ sean50301: 動差法應該就是連續映射定理的應用 11/02 23:00
→ yhliu: "一致性" 與 "不變性" 是兩回事. 11/03 07:41
→ qrstroom: 所以是 機率收斂有一致性時 由於連續映射 故變異數sicam 11/03 16:57
→ qrstroom: a^2 跟樣本變異數 S^2 的 n 或n-1 都不影響符合一致性 11/03 16:57
→ qrstroom: 嗎? 11/03 16:57
→ sean50301: 趨近無窮有沒有減一都一樣了 11/03 17:50
→ qrstroom: 哦!因為機率收斂(大數法則)S^2 -->> sicma^2 故因 11/04 14:14
→ qrstroom: 為機率收斂 導致一致性 擁有不動性 是嗎 11/04 14:14
→ sean50301: 弱大數法則應該是講樣本動差機率收斂母體動差才對 11/04 14:54
→ qrstroom: N到無限大 不是機率收斂哦? X bar 跟母體期望值 比任意 11/05 22:52
→ qrstroom: 小之正數 小的機率是ㄧ 11/05 22:52