Satz von Halmos-Savage
Der Satz von Halmos-Savage ist ein Lehrsatz der mathematischen Statistik, der bei Vorliegen einer dominierten Verteilungsklasse ein notwendiges und hinreichendes Kriterium für die Suffizienz von σ-Algebren (und damit auch von Statistiken) liefert. Damit ist der Satz von Halmos-Savage ein Hilfsmittel, um zu überprüfen, ob gewisse Funktionen eine Datenkompression ohne Informationsverlust ermöglichen. Aus dem Satz von Halmos-Savage lässt sich das leichter zu handhabende Neyman-Kriterium für Suffizienz ableiten. Ebenso lassen sich aus dem Satz Kriterien für die Existenz von minimalsuffizienten σ-Algebren ableiten.
Der Satz wurde 1949 von Paul Halmos und Leonard J. Savage bewiesen.[1]
Rahmenbedingungen
BearbeitenGegeben sei ein statistisches Modell mit einer dominierten Verteilungsklasse .
Für eine beliebige Verteilungsklasse sei die Menge aller -Nullmengen. Für eine dominierte Verteilungsklasse existiert nun immer ein dominierendes , so dass und eine abzählbare Konvexkombination mit echt positiven Koeffizienten von Elementen aus ist. Es gilt also
- .
Aussage
BearbeitenSei eine dominierte Verteilungsklasse und wie oben angegeben. Dann ist eine Unter-σ-Algebra von genau dann suffizient, wenn für alle eine Funktion existiert, so dass -fast sicher die Radon-Nikodým-Ableitung von bezüglich ist, also
- .
Beispiel
BearbeitenSeien σ-Algebren und sei suffizient. Außerdem sei eine dominierte Verteilungsklasse. Dann existiert nach dem Satz von Halmos-Savage ein , so dass und
- .
Da aber ist, gilt . Da immer noch die Dichten-Eigenschaft erfüllt, ist mit nochmaliger Anwendung des Satzes auch suffizient.
Man beachte, dass diese Aussage im Allgemeinen nicht gilt und dies eines der Defizite des Suffizienzbegriffs darstellt.
Literatur
Bearbeiten- Ludger Rüschendorf: Mathematische Statistik. Springer Verlag, Berlin Heidelberg 2014, ISBN 978-3-642-41996-6, doi:10.1007/978-3-642-41997-3.
Einzelnachweise
Bearbeiten- ↑ Halmos, Savage: Application of the Radon-Nikodym Theorem to the Theory of Sufficient Statistics, Annals of Mathematical Statistics, Band 20, 1949, S. 225–241, Project Euclid