probability - 对偏度的插件估计器感到困惑
问题描述
当我阅读一些关于插件估计器的参考资料时，它说我们对 obesevation 的每个元素都设置了 1/n 概率。当这篇论文说偏度的估计时，它说因为 \sigma_hat = 1/n(sum(Xi-u_hat)^2, then intergral(xu)^2dFn(x) is equal to sigma_hat^3. I am a little困惑为什么它没有为 sigma_hat 设置 1/n 概率？换句话说，为什么 intergral(xu)^2dFn(x) 不等于 (1/n)^3/2*sigma_hat^3？
解决方案
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