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13行目: :<math> \Pr(x\|\theta) = ~~\int~~ \Pr(x,t\|\theta)dt = ~~\int~~ \Pr(x\|t,\theta) \cdot \Pr(t\|\theta)dt = ~~\int~~ \Pr(x\|t) \cdot \Pr(t\|\theta)dt</math> である。 84行目: :<math>e^{-n\lambda} \lambda^{(x_1+x_2+\cdots+x_n)} \cdot {1 \over x_1 ! x_2 !\cdots x_n ! } \,\!</math> これから因子分解条件が成り立ち、''h''(''x'') は全変数の階乗の積の逆数である。 ==ラオ・ブラックウェルの定理==

「十分統計量」の版間の差分