안녕하세요. 국내에서 공부중인 학생입니다.
수리통계학에 관한 지식이 그리 많지 않아서 쉽지가 않네요.. 혹시 도움을 받을 수 있을까요?

확률변수 X가 멀티노미얼 분포를 따를 때 sample proportion의 covariance variance matrix가 위 사진처럼 유도되는데요.
X가 멀티노미얼을 따를 때, sample proportion들로 구성된 식의 asymptotic한 분포를 유도하기 위해서
multivariate delta method를 생각하여 식을 전개해봤습니다.
그런데 var(P hat)이 각각의 모수 pi_1, pi_2, ... , pi_n에 의존하다보니까 아무래도 pi의 값들에 따라 delta method를 통해 유도한
asymptotic sigma^2이 천차만별이더라구요.
asymptotic sigma^2를 좀 stable하게 만들어보고싶은데, 어떤 방법을 써야하는지 감이 잘 서질 않습니다.
지식이 부족해서겠죠..
혹시 델타메쏘드 외에 asymptotic한 분포를 유도할 수 있는 방법이 없을까요?
asymptotic sigma^2가 상대적으로 좀 stable하길 바라고 있습니다.
감사합니다.
첫댓글 저두 논문 쓸때 그냥 저 식으로 delta method를 사용했었습니다. p가 0이나 1에 가까와지면 불안정하기는 하죠... GEE에서 쓰는 variance가 stable한것같은데... sandwich variance인가 뭔가... 가물가물 하네요...
안재형 박사님 답변 감사드립니다. 어쩔슨 없는 부분인가보네요 ㅜㅜ. 샌드위치베리언스는 한번 찾아보겠습니다. 감사합니다. 행복한 구정(미국엔..없나요?)보내세요!