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Conditions pour que l'estimateur M converge vers la vraie moyenne
Étant donné des échantillons iid d'une distribution gaussienne et de l'estimateur M, , quelles propriétés sur sont suffisantes pour garantir la ? Est étant strictement convexe et strictement croissante suffisante?X1,...,Xn∼N(μ,σ)X1,...,Xn∼N(μ,σ)X_1,...,X_n \sim N(\mu,\sigma) μm=argmina∑ρ(|Xi−a|)μm=argmina∑ρ(|Xi−a|)\mu_m = \underset{a}{\operatorname{argmin}} \sum\rho(|X_i-a|)ρρ\rhoμm→μμm→μ\mu_m \rightarrow \muρρ\rho
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estimation