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Enregistrement W4405726833 · doi:10.3329/ijss.v24i20.78210

Uniformly Minimum Variance Unbiased Estimators (UMVUE) Not Attaining Cramer-Rao Lower Bounds

2024· article· en· W4405726833 sur OpenAlexaff
Subhash Bagui, K. L. Mehra

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Statistical Sciences · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueStatistical Methods and Inference
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesUniversity of West Florida
Mots-clésMinimum-variance unbiased estimatorCramér–Rao boundStatisticsEstimatorMathematicsVariance (accounting)Best linear unbiased predictionBias of an estimatorComputer scienceEconomicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The main thrust of this article is to provide counterexamples where the variance of the UMVUE does not achieve the Cramer-Rao lower bound. We provided many motivating counterexamples and showed that these UMVU estimators are, in fact, asymptotically efficient estimators. All counterexamples are new or may not be available in standard textbooks. To illustrate the entire process, we supplied many definitions related to UMVUE and described various methods and step-by-step approaches for finding UMVUE’s. In concluding remarks, we also gave a short biography of Professor C.R. Rao. It is hoped that the article will have pedagogical value in courses on statistical inference. IJSS, Vol. 24(2) Special, December, 2024, pp 1-18

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,532
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,103
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,345 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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