$f(x)=\theta/x^2$ donde $\theta<x<\infty$
Dado que la probabilidad es $lik(\theta)=\theta^n \prod x_i^{-2}$
Me parece que $T(X)=\prod x_i^{2}$ es la estadística suficiente, pero intuitivamente, creo que debería ser $T(X)=\min(x_1...x_n)$
$f(x)=\theta/x^2$ donde $\theta<x<\infty$
Dado que la probabilidad es $lik(\theta)=\theta^n \prod x_i^{-2}$
Me parece que $T(X)=\prod x_i^{2}$ es la estadística suficiente, pero intuitivamente, creo que debería ser $T(X)=\min(x_1...x_n)$
Pues su función de distribución es
$f(x)=\dfrac{\theta}{x^2} \mathbb{1}_{\{x>\theta\}}$
por lo que su probabilidad es
$\prod\limits_{i=1}^n \dfrac{\theta}{x_i^2} \mathbb{1}_{\{x_i>\theta\}}$
El criterio de factorización de Fisher dice $l(\theta|x) = h(x) g_\theta(T(x))$ entonces T(x) es una estadística suficiente.
en lugar de lo que has escrito, $\prod\limits_{i=1}^n \dfrac{1}{x_i^2}$ parece $h(x)$
lo que te queda es el producto de la función indicadora es $\prod\limits_{i=1}^n\theta\mathbb{1}_{\{x_i>\theta\}}$ bueno, ¿cómo puedes escribir eso usando min?
EDIT: Es un error común olvidar la función indicadora. Esto es muy muy importante, especialmente cuando el rango de la distribución depende del parámetro.
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