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O Teorema de Lehmann-Scheffé estabelece que
Seja uma família exponencial k- paramétrica dada por p(x, θ ) = {exp Suponha que a variação de c = [c1( θ ), c2( θ ), ... , ck( θ )] tenha um interior não vazio. Então, T(x) = [T1(x), T2(x),..., Tk(x)] é uma estatística suficiente e completa.
Seja [X1, X2, .... , Xn] uma a.a. da densidade f(., θ), e seja S1 = s1(X), S2 = s2(X), ... ,Sk = sk(X) um conjunto de estatísticas conjuntamente suficientes. Seja a estatística T = t(X) um estimador não viciado de q(θ). Defina T’ por T’ = E[T|S1,S2, ..., Sk], então: T’ é uma estatística e é uma função de estatísticas suficientes S1, S2, ..., Sk.
Se T(X) é uma estatística suficiente e completa e S(X) é um estimador não-viciado de q (θ), Se (T*(X) , T*(X) é o único estimador UMVU de q (θ).
Seja [X1, X2, ... , Xn] uma a.a. de uma população onde os parâmetros são desconhecidos. A estatística T(x) é suficiente e completa.