★ 推定の精度とモデル
$(\bfy_1,\bfy_2)$ の確率密度関数を $g(y_1,y_2|\theta,\phi)$，$(\bfy_1,\bfy_2)$
 の一部分である $\bfy_1$ の確率密度関数を $f(y_1|\theta)$ とし，$\theta$ が興
味ある母数で，$\phi$ は nuisance (興味がない母数) とする．このとき，[21] では，
$(\bfy_1,\bfy_2)$ に基づく $\theta$ の推定量の方が，$\bfy_1$ に基づく推定量と
比べてより良いことを解析的に示し，さらに，多くのモデルについてこの性質を検討
した．[7] は因子分析モデルにおける誤差分散 $\Psi$ の推定に関して [21] に対応
する結果を得ている．[21] は [7] の拡張である．

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