みなさま、明けましておめでとうございます。 久しぶりに更新します。 最近、セミパラメトリック推定がやっとこさわかってきたので何回かに分けてメモを残したいと思います。 セミパラメトリック推定は何かと言えば、 ”無限次元のnuisanceパラメータを含むパラメタ推定全般をセミパラメトリック推定と呼ぶ” とぼくは信じてますが、違うかもしれません。 まず今日は、推定関数法についてです。 (そんなことより、はてなダイアリーはやっぱり数式汚いですね。)パラメータθ、ξをもつ確率分布p(x; θ,ξ)を考え、パラメータθ、ξで条件つけたxの条件付き期待値をと書くことにします。 次に、θと同次元の関数f(x,θ)(これはξに依存しない)を用意します。 このf(x,θ)が任意のθ、ξで以下の条件が成立すれば推定関数と呼ばれます。 を満足するθが真のです。これを解くことで推定量を推定します
![kingqwert's diary](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/db00dc81188873c8a2523934dec14929eb40d0ee/height=288;version=1;width=512/http%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkingqwert%2F20130330%2F20130330185957.jpg)