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Suffizienz bei verschiebungsinvarianten Schätzproblemen
Authors:Prof Dr W Fieger
Institution:(1) Institut für Mathematische Statistik der Universität Karlsruhe, Englerstraße, 7500 Karlsruhe
Abstract:Zusammenfassung Es wird gezeigt, daß beim Schätzen eines die Verteilung einer ZufallsgrößeX (mit Dichte) charakterisierenden Lageparameters lambda verschiebungsinvariante FunktionenZ 1=a 1(X 1,...,X n ),...,Z m =a m (X 1,...,X n ) dern unabhängigen WiederholungenX 1,...,X n vonX genau dann suffizient sind, wenn für jede konvexe Schadensfunktion ein gleichmäßig bestes, nur vonZ 1,...,Z m abhängendes verschiebungsinvariantes Schätzverfahren existiert. Weiter wird bewiesen, daßX genau dann normalverteilt ist, wenn zu jeder konvexen Schadensfunktion ein gamma existiert derart, daß 
$$\bar X$$
ein gleichmäßig bestes verschiebungsinvariantes Schätzverfahren ist.
Summary LetX 1,...,X n be independent random variables with density functionf(xlambda) and unknown location parameter lambdaisinR 1; furthermore leta i (x 1,...,x n ),i=1,..., m, be functions which are invariant with respect to translations. ThenZ i =a i (X 1,...,X n ),i=1,...,m, are sufficient iff for every convex loss functions (.) there exists a functionh(z 1,...,z m ) such thath(Z 1,...,Z m ) is a best invariant estimate for the location parameter lambda. Furthermore we show thatX 1,...,X n is a sample from a normal distribution if for every convex loss functions (.) there exists a constant gamma such that 
$$\bar X$$
is a best invariant estimate for lambda.
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