6
$\开始组$

如果$x\sim N(\mu,\sigma^2)$然后根据第一原则,

$$\mathbb{E}(E^x)=E^{\mu+\sigma^2/2}$$

我试图找出“Delta方法”的错误所在:如果$(x-\mu)\sim N(0,\sigma^2)$,那么

$$(f(x)-f(\mu))\sim N(0,\sigma^2 f'(\mo)^2)$$

Delta方法使用$f(x)=e^x$将暗示

$$(e^x-e^\mu)\sim N(0,\西格玛^2(e^\mu)^2)$$

这意味着

$$\mathbb{E}(E^x)=E^\mu$$

$\端组$
2
  • 1
    $\开始组$ 为什么你认为$f(x)-f(\mu)$会有正态分布,更不用说以零为中心的分布了? $\端组$
    – 杰鲍曼
    评论 5月16日21:15
  • 2
    $\开始组$ 稍微严格一点,不使用delta方法来计算准确的期望为$f(x)$,这是一个渐近工具。 $\端组$
    – 湛雄
    评论 5月16日22:45

2个答案2

重置为默认值
17
$\开始组$

为了了解发生了什么,让我们回到Delta方法的第一个原理。Delta方法基于函数的泰勒展开$f(x)美元$围绕该值$f(\mu)$,其中$\亩$是函数的平均值:

$$f(x)=f(\mu)+(x-\mu$$

接受期望并注意到$\mathrm{E}(x-\mu)=0$根据定义$\亩$为我们提供了:

$$\mathrm美元{E} (f)(x) =f(\mu)+{1\over 2}\mathrm{E}(x-\mu$$

删除扩展中除前两项外的所有项并替换$\sigma^2=\mathrm{E}(x-\mu)^2$结果如下:

$$\mathrm美元{E} (f)(x) \近似f(\mu)+{1\over 2}\σ^2f''(\mu)$$

现在来看这个具体的案例。设置$f(x)=e^x$并替换为:

$$\mathrm美元{E} E(电子)^x近似于e^{mu}+{1\over 2}\sigma^2e^{mu}$$

稍微重新安排条款:

$$\mathrm美元{E} E(电子)^x\近似e^{\mu}\左(1+{1\超过2}\西格玛^2 \右)$$

现在,让我们考虑美元^x$:

$$e^x=1+x+{x^2\over 2}+{x*3\over 6}+\点$$

如果我们替换${1\超过2}\西格玛^2$对于x美元$在上面,我们可以很容易地看到这个术语$\左(1+{1\over 2}\西格玛^2\right)$乘以$e^{\mu}$上面对应于Maclaurin展开式的前两项$\exp\{{1\over 2}\sigma^2\}$。如果我们使用完整的级数,我们可以这样做,因为我们知道它收敛,我们将得到:

$$\mathrm美元{E} E(电子)^x=e^{\mu}e^{{1\over2}\sigma^2}=e^}\mu+{1\ever2}\sigma^2}$$

正如你所观察到的,这是正确的。

所以这里发生的事情是,作为Delta方法应用的一部分,我们截断了一个无穷级数,Delta方法的精确结果和近似结果之间的差异是由于这种截断。

$\端组$
10
$\开始组$

delta方法提供了一个一阶近似值,一个基于斜率的近似值$f’$只在一个点上。一般来说,在渐近条件下,当$\西格玛^2\至0$但只是近似用于固定$\西格玛^2$

在您的案例中,您可以看到这种情况:当$\西格玛^2$$\西格玛^2$很大。当$\西格玛^2$是的倍数1美元/个$,所以$e^\亩$$e^{\mu+\sigma^2/2}$实际上彼此非常接近。

$\端组$

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