Estimateur de variance
Bonjour,
une série de variables aléatoires suit la loi de Bernoulli. Par le maximum de vraisemblance, on peut montrer que $\hat{p}=\bar{X}$
Je voudrais calculer la variance asymptotique de l'estimateur $ \hat{p} (1-\hat{p}) $.
C'est à dire la variance de l'estimateur de variance.
Quelqu'un a-t-il une idée ?
une série de variables aléatoires suit la loi de Bernoulli. Par le maximum de vraisemblance, on peut montrer que $\hat{p}=\bar{X}$
Je voudrais calculer la variance asymptotique de l'estimateur $ \hat{p} (1-\hat{p}) $.
C'est à dire la variance de l'estimateur de variance.
Quelqu'un a-t-il une idée ?
Réponses
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Si $X_1,\ldots ,X_n$ sont iid Bernoulli de moyenne $p$ le plus simple est d\introduire
$$Y_n=(X_1-p)+\cdots+(X_n-p)$$ de calculer les 4 premiers moments de $Y_n$ pour en deduire les deux premiers moments de $$\hat{p}(1-\hat{p})=\left(p+\frac{Y_n}{n}\right)\left(q-\frac{Y_n}{n}\right).$$ -
Bonjour,
je ne vois pas bien car je cherche Var($\hat{p}(1-\hat{p})$), après avoir déterminé le biais de $\hat{p}(1-\hat{p})$ pour $p(1-p)$
Désolé, je m'étais mal exprimé. -
Tu ne t’étais pas mal exprimé et j'avais bien compris. Une manière de calculer la variance est de calculer les deux premiers moments, n'est ce pas ? Si je calcule
$$\mathbb{E}((X_1-p))=0,\quad \mathbb{E}((X_1-p)^2)=pq,\quad \mathbb{E}((X_1-p)^3)=pq(q-p),\quad \mathbb{E}((X_1-p)^4)=pq(p^3+q^3),$$ j'obtiens $$\mathbb{E}(Y_n)=0,\quad \mathbb{E}(Y_n^2)=npq,\quad \mathbb{E}(Y_n^3)=npq(q-p),\quad \mathbb{E}(Y_n^4)=npq(p^3+q^3)+3n(n-1)p^2q^2.$$ Et donc puisque $$\hat{p}(1-\hat{p})=\left(p+\frac{Y_n}{n}\right)\left(q-\frac{Y_n}{n}\right)$$ tu obtiens
\begin{align*}
\mathbb{E}(\hat{p}(1-\hat{p}))&=pq\frac{n-1}{n},\\
\mathbb{E}((\hat{p}(1-\hat{p}))^2)&=p^2q^2+(p^2+q^2-4pq)\frac{1}{n^2}\mathbb{E}(Y_n^2)+2(p-q)\frac{1}{n^3}\mathbb{E}(Y_n^3)+\frac{1}{n^4}\mathbb{E}(Y_n^4).
\end{align*} Je n'ai pas le temps de vérifier les calculs, peut-être pourrais-tu le faire si tu as compris la méthode. -
Donc pour calculer le biais de l'estimateur $\hat{p}(1-\hat{p})$, dans un premier temps,
on prend $E[\hat{p}(1-\hat{p})] - p(1-p) = E[\hat{p}]-E[\hat{p}^2]-p+p^2=p^2 - E[\hat{p}^2] = p^2 -(p^2-p)=p$ ?
J'ai un doute sur $E[\hat{p}^2] = p^2 - p$ -
Tu as raison de douter si cela contredit l'avant derniere ligne du dernier post qu'on t'a envoye.
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Oui en fait j'utilise la méthode delta. C'est plus simple.
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Je ne sais pas ce qu'est la simple methode delta, mais son desavantage est de donner un resultat faux.
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Je ne comprends pas ce que tu veux dire.
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Si la methode delta te dit que $\mathbb{E}(\hat{p}^2)=p^2-p$, c'est une mauvaise methode, puisque c'est faux.
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Ah non, je n'ai pas corrigé le poste au dessus car j'assume mon erreur. Effectivement c'est tout à fait faux.
Par contre je trouve une variance en fonction de p : $(1-2p)^2 p(1-p)$.
Tu ne trouves pas la même chose ? -
La Delta-methode n’est pas une méthode, c’est un théorème de convergence.
Si j'ai $T_n$ normal asymptotiquement, et que je le compose par une fonction continue $\phi$, alors $ \phi(T_n)$ est normal asymptotiquement. -
Il me semble que $\phi$ doit être continue et dérivable.
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Moi je trouve que la variance de l'estimateur $\hat{p}(1-\hat{p})$ de $pq$ est aussi une fonction de $n$, et qui tend vers zéro avec $n$ : un peu de bon sens diegau, et pense à la loi des grands nombres.
Ma variance à moi est
$$\frac{pq}{n}(q-p)^2-\frac{2pq}{n^2}(p^2+q^2-4pq)+\frac{pq}{n^3}(p^2+q^2-5pq),$$ aux erreurs de calcul près - mais pas aux erreurs de méthode près.
Edit: Merci a Lou16 qui corrige mes erreurs avec
$$\frac{pq}{n}(q-p)^2-\frac{2pq}{n^2}(p^2+q^2-3pq)+\frac{pq}{n^3}(p^2+q^2-4pq),$$ formule qui a l'avantage d'etre nulle pour $n=1$ comme il se doit!
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