Zusammenfassung
In diesem Kapitel wird eine neue Form von Reduktionsprinzipien behandelt. Es wird verlangt, dass die Test- oder Schätzverfahren Invarianzeigenschaften des statistischen Modells unter einer Gruppe von Transformationen in natürlicher Weise widerspiegeln und respektieren. So sollen z.B. Schätzverfahren für einen Lageparameter unabhängig von der (additiven oder multiplikativen) Skala sein, in der die Daten gemessen werden. Es zeigt sich, dass unter dieser Reduktion eine allgemeine Lösung für das Schätzproblem in Lokations- und Skalenfamilien gegeben werden kann, der Pitman-Schätzer.
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Rüschendorf, L. (2014). Invarianz und Äquivarianz. In: Mathematische Statistik. Springer-Lehrbuch Masterclass. Springer Spektrum, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-41997-3_8
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