線形モデルの未知の母数βの最小二乗推定量を求め、それが不偏推定量であることを確認しました。

線形モデルの未知の母数βの２つの推定量が不偏推定量であることを確認しました。

指数分布の上側確率の推定量が、ガンマ分布に従う確率変数の式で表され、それが不偏推定量であることを示しました。

指数分布の和がガンマ分布になることを示しました。

指数分布のλと、上側α点を返す関数の最尤推定量を求め、不偏であるか確認しました。

指数分布の上側α点を返す関数を求めました。

指数分布の期待値を求めました。

正規分布の母平均μに対してθ＝exp(μ)をパラメータとする尤度関数からフィッシャー情報量を求め、その逆数が不偏推定量の分散と一致するか否かを確かめた。

正規分布の母平均μに対するθ＝exp(μ)の最尤推定量の平均二乗誤差が０になることを示しました。

正規分布の母平均μに対してθ＝exp(μ)をパラメータとする最尤推定量のバイアスを調べて、与式がθの不偏推定量であることを示しました。