next up previous index
Next:  Неравенство Рао – Крамера   Up:  Эффективные оценки   Previous:  Регулярность семейства распределений

4.2.   «Регулярные» и «нерегулярные» семейства распределений

Пример 14   (регулярное семейство).

Рассмотрим показательное распределение ${\mathsf E}\,{\!}_\alpha$ с параметром $\alpha\gt$. Плотность этого распределения имеет вид

\begin{displaymath}
f_\alpha(y)=\begin{cases}
\displaystyle\alpha e^{-\alpha y},...
 ...{если } y\gt, \cr
 0, & \textrm{если } y\leqslant 0.\end{cases}\end{displaymath}

В качестве множества $C$ можно взять $(0,+\infty)$, поскольку ${\mathsf P}\,{\!}_\alpha(X_1\gt)=1$. При любом $y\in C$, т.е. при $y\gt$, существует производная функции $\sqrt{f_\alpha(y)}$ по $\alpha$, и эта производная непрерывна во всех точках $\alpha\gt$:

\begin{displaymath}
\dfrac{\partial}{\partial\alpha}\sqrt{f_\alpha(y)}=
\dfrac{1...
 ...}} e^{-\alpha y/2}
 -\sqrt{\alpha}\dfrac{y}{2} e^{-\alpha y/2}.\end{displaymath}

Пример 15   (нерегулярное семейство).

Рассмотрим равномерное распределение ${\mathsf U}_{0,\theta}$ с параметром $\theta\gt$. Плотность этого распределения имеет вид

\begin{displaymath}
f_\theta(y)=\begin{cases}
\dfrac{1}{\theta}, & \textrm{если ...
 ...slant y \textrm{ и } y\gt, \cr
 0 & \textrm{иначе}. \end{cases}\end{displaymath}

Поскольку параметр $\theta$ может принимать любые положительные значения, то никакой ограниченный интервал $(0,x)$ не является носителем этого семейства распределений: ${\mathsf P}_\theta\,(X_1\in (0,x))<1$ при $\theta\gt x$. Возьмем $C=(0,+\infty)$ — оно при любом $\theta\gt$ обладает свойством ${\mathsf P}_\theta\,(X_1\in C)=1$. Так что носитель этого семейства распределений — вся положительная полуось (с точностью до множеств нулевой лебеговой меры). Покажем, что условие (R) не выполнено: множество тех $y\in C$, при каждом из которых функция $\sqrt{f_{\theta}(y)}$ дифференцируема по $\theta$, пусто.


Рис. 5: Пример 15

\begin{figure}
% latex2html id marker 2232

\unitlength=.8mm

\linethickness {0....
 ...(3,4.5){
\reflectbox {\includegraphics[scale=1]{plo}}
}\end{picture}\end{figure}


При фиксированном $y\gt$ изобразим функцию $f_\theta(y)$ (или ее корень — масштаб не соблюден) как функцию переменной $\theta$.

Видим, что какое бы $y\in C$ мы ни взяли, $f_\theta(y)$ даже не является непрерывной по $\theta$, а тем более дифференцируемой. Следовательно, условие (R) не выполнено.

Пример 16   (нерегулярное семейство).

Рассмотрим «смещенное» показательное распределение с параметром сдвига $\theta\in{\textrm{\upshape I\kern-0.20em R}}$ и плотностью

\begin{displaymath}
f_\theta(y)=\begin{cases}
\displaystyle e^{\theta-y}, & \tex...
 ...theta<y, \cr
 0, & \textrm{если } \theta\geqslant y.\end{cases}\end{displaymath}

Поскольку при любом $\theta$ распределение сосредоточено на $(\theta,+\infty)$, а параметр $\theta$ может принимать любые вещественные значения, то только $C={\textrm{\upshape I\kern-0.20em R}}$ (плюс-минус множество меры нуль) таково, что при любом $\theta\gt$ выполнено ${\mathsf P}_\theta\,(X_1\in C)=1$. Покажем, что условие (R) опять не выполнено: множество тех $y\in C$, при каждом из которых функция $\sqrt{f_{\theta}(y)}$ дифференцируема по $\theta$, столь же пусто, как и в примере 15.


Рис. 6: Пример 16

\begin{figure}
\unitlength=.8mm

\linethickness {0.5pt}
 
\begin{picture}
(65.00...
 ...cc]{$y$}}
\put(65.00,1.00){\makebox(0,0)[cc]{$\theta$}}\end{picture}\end{figure}


При фиксированном $y\in{\textrm{\upshape I\kern-0.20em R}}$ на рисунке 6 изображена функция $f_\theta(y)$ (а может быть, корень из нее) как функция переменной $\theta$.

Какое бы $y$ ни было, $f_\theta(y)$ даже не является непрерывной по $\theta$, а тем более дифференцируемой.

Замечание 10.

Вместо непрерывной дифференцируемости $\sqrt{f_{\theta}(y)}$ можно требовать того же от $\ln {f_{\theta}(y)}$.



N.I.Chernova
9 сентября 2002