KIEFER-BARANKIN TYPE LOWER BOUND FOR MEDIAN-UNBIASED ESTIMATORS

Abstract

본 논문에서는 부수적 모수(nuisance parameter)가 있는 통계모형에서 관심 모수의 중간값 불편추정치(median-unbiased estimator)에 대한 새로운 Cramer-Rao형의 하한(bound)을 유도하였다. 그리고 하한 값을 만족하는 중간값 불편 추정치의 존재성에 대한 충분조건을 구하였고, 부수적 모수에 대한 완비 충분 통계량 (Complete sufficient statistics)이 있을 때 중간값 불편 추정치에 대한 조건부 형태의 하한을 유도하여 여러 경우에 적용시켰다.;We derive a sharp Cramer-Rao type lower bound for the reciprocal of the density height of the median-unbiased estimator which improves most of the previous lower bounds when there are several nuisance parameters. We also give the useful sufficient condition for the attainability of the lower bound. And as an important special case we derive a new lower bound of conditional type for the median-unbiased estimators when there are complete sufficient statistics for nuisance parameters.