Теорема Рао — Блеквела — твердження в математичній статистиці на основі якого можна покращувати статистичні оцінки параметрів.
Нехай
послідовність незалежних однаково розподілених випадкових величин з розподілом, що залежить від деякого невідомого параметра
Нехай
— деяка статистична оцінка цього невідомого параметра зі скінченною матрицею других моментів, а
— достатня статистика для параметра
Тоді існує
і крім того
є найкращою оцінкою параметра в сенсі середньоквадратичного відхилення, тобто для будь-якого вектора z необхідної розмірності виконується нерівність:
![{\displaystyle z{\textrm {E}}[(\delta _{1}(X)-\theta )^{T}(\delta _{1}(X)-\theta )]z^{T}\leqslant z{\textrm {E}}[(\delta (X)-\theta )^{T}(\delta (X)-\theta )]z^{T}.}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/2d49d3bd190c12268fa81d8f3bcb5987f0b218ba)
Рівність виконується лише коли
є вимірною функцією від T.
Доведення
Доведення для випадку коли параметр є одним числом тобто його розмірність рівна одиниці. Тоді
![{\displaystyle \operatorname {E} [\delta _{1}(X)-\theta ]^{2}=\operatorname {E} \left[{\textrm {E}}(\delta (X)|T(X))-\theta \right]^{2}=\operatorname {E} \left[{\textrm {E}}(\delta (X)-\theta |T(X))\right]^{2}\leqslant \operatorname {E} \left[{\textrm {E}}((\delta (X)-\theta )^{2}|T(X))\right]=\operatorname {E} (\delta (X)-\theta )^{2}.\,\!}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/9710381b86e0ea979f790049175f161e87b9e528)
Нерівність випливає з того, що для будь-якої випадкової величини W,
якщо взяти
Звідси також бачимо, що рівність виконується лише коли
тобто коли
приймає одне значення для кожного значення T, тобто
є функцією від T.
Див. також
Джерела