統計學中,巴蘇定理(Basu's Theorem)指出任何有界完全充分統計量與任何輔助統計量獨立。 這是Debabrata Basu於1955年發現的結論。[1]

定理陳述

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 是可測空間 上的一族分布。如果  的充分且有界完全的統計量, 是關於 的輔助統計量,那麼 獨立於 

證明

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對任意博雷爾集 ,構造函數 。注意到記號 是合理的,因為這一函數不取決於 。第一項不取決於 是因為 的充分性,第二項不取決於 是因為 是關於 的輔助統計量。注意到 有界並且期望為0。因此, 的有界完全性保證了 幾乎處處為0。由於 可以是任意博雷爾集,定理得證。

例子

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正態分布(方差已知)的樣本期望值獨立於樣本方差

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X1, X2,..., Xn 是獨立同分布的正態分布隨機變量,其中方差 已知,均值 未知。

關於參數 可以證明樣本均值

 

是充分完全統計量,並且樣本方差

 

是輔助統計量,即其分布並不依賴於 

因此,巴蘇定理指出二者獨立。

儘管上述證明是藉助方差已知均值未知的正態分布模型完成的,這一結論並不只在該情況下成立。實際上,無論方差或均值已知與否,正態分布的樣本均值和樣本方差都是獨立的。更進一步,正態分布是唯一具有這一性質的分布[2]

參考文獻

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  1. ^ Basu, D. On Statistics Independent of a Complete Sufficient Statistic. Sankhyā. 1955, 15 (4): 377–380. JSTOR 25048259. MR 0074745. Zbl 0068.13401. 
  2. ^ Geary, R.C. The Distribution of the "Student's" Ratio for the Non-Normal Samples. Supplement to the Journal of the Royal Statistical Society. 1936, 3 (2): 178–184. JFM 63.1090.03. JSTOR 2983669. doi:10.2307/2983669.