Integrale della funzione massimo
Salve a tutti
nell'ambito della completezza di un modello statistico , si vuole dimostrare che il modello uniforme (la cui densità è: $f_\theta(x)m_x(dx)=\Pi_{i=1}^n \frac{1}{\theta}\tau(x_i)m_1(dx_i)$), ha come statistica completa la seguente: $\t=x_{(n)}=max(x_1,...,x_n)$ (Ove $\tau$ è l'indicatrice tra 0 e $\theta$ di $x_i$). Quindi si imposta l'equazione $\int_{[0,\theta]^n} \frac{1}{\theta^n}\tau(x_{(n)})\phi(x_{(n)})=0$. Sulle dispense, poi si continua dicendo che questo integrale può essere riscritto come: $\int_0^\theta \frac{1}{\theta^n} nx^{n-1}\phi(x)dx$. E questo ultimo passaggio mi sfugge, nonostante io abbia provato vari cambi di variabile, anche riconducendomi al caso più semplice n=2. Qualcuno mi può aiutare? Grazie
nell'ambito della completezza di un modello statistico , si vuole dimostrare che il modello uniforme (la cui densità è: $f_\theta(x)m_x(dx)=\Pi_{i=1}^n \frac{1}{\theta}\tau(x_i)m_1(dx_i)$), ha come statistica completa la seguente: $\t=x_{(n)}=max(x_1,...,x_n)$ (Ove $\tau$ è l'indicatrice tra 0 e $\theta$ di $x_i$). Quindi si imposta l'equazione $\int_{[0,\theta]^n} \frac{1}{\theta^n}\tau(x_{(n)})\phi(x_{(n)})=0$. Sulle dispense, poi si continua dicendo che questo integrale può essere riscritto come: $\int_0^\theta \frac{1}{\theta^n} nx^{n-1}\phi(x)dx$. E questo ultimo passaggio mi sfugge, nonostante io abbia provato vari cambi di variabile, anche riconducendomi al caso più semplice n=2. Qualcuno mi può aiutare? Grazie

Risposte
"V123E":
Quindi si imposta l'equazione $\int_{[0,\theta]^n} \frac{1}{\theta^n}\tau(x_{(n)})\phi(x_{(n)})=0$. Sulle dispense, poi si continua dicendo che questo integrale può essere riscritto come: $\int_0^\theta \frac{1}{\theta^n} nx^{n-1}\phi(x)dx$. E questo ultimo passaggio mi sfugge,
Sono due modi diversi di scrivere $E[phi(x)]$
Ciò premesso, la definizione di completezza della statistica $t(ul(x))$ per il parametro $theta$ è questa:
$E_(theta)[g(t(ul(x))]=0 rarr g(t)=0$ $AA theta in Theta$
Ora, ricordando che:
1) la definizione di media è $E[g(x)]=int_(-oo)^(+oo)g(x)f(x)dx$,
2) la densità del massimo nel modello uniforme del tuo esercizio è $(nt^(n-1))/theta^n$
nel tuo modello hai
$0=E(g(t))=int_(0)^(theta)g(t)(nt^(n-1))/theta^n dt=1/theta^nint_(0)^(theta)g(t)nt^(n-1)dt$
dove l'ultimo integrale deve essere zero dato che $1/theta^n !=0$
A questo punto ti basta derivare in $theta$ per ottenere
$-ntheta^(-n-1)int_(0)^(theta)g(t)nt^(n-1)dt+1/theta^n g(theta)ntheta^(n-1)=ng(theta)/theta$
che ovviamente è zero se e solo se $g=0$
e quindi hai dimostrato ciò che ti serve
ciao
Sei stato veramente chiarissimo. La parte che mi sfuggiva era quella di ricavare la ripartizione del massimo e derivare. Grazie grazie davvero!



