Delta-Methode
# Delta-Methode

Die Delta-Methode ist in der asymptotischen Statistik eine Methode um die asymptotische Normalverteilung der Funktion einer asymptotisch normalverteilten Zufallsvariablen zu bestimmen.

## Univariater Fall
### Aussage

Wenn für eine Folge von Zufallsvariablen $X_{1},\dots ,X_{n}$ mit zwei endlichen Konstanten $\mu$ und $\sigma ^{2}\geq 0$
    ${{\sqrt {n}}(X_{n}-\mu ){\stackrel {\text{V}}{\;\to \;}}{\mathcal {N}}(0,\sigma ^{2})}$
gilt, wobei ${\stackrel {\text{V}}{\;\to \;}}$ die Konvergenz in Verteilung bezeichnet, dann gilt für eine differenzierbare Funktion $g$ mit $g'(\mu )\neq 0$:
    ${\sqrt {n}}(g(X_{n})-g(\mu )){\stackrel {\text{V}}{\;\to \;}}{\mathcal {N}}(0,\sigma ^{2}(g'(\mu ))^{2})\;.$

### Beispiel

Es sei $X_{1},\ldots ,X_{n}$ eine Folge stochastisch unabhängiger und identisch verteilter Zufallsvariablen mit Erwartungswert $\mu$ und Varianz $0<\sigma ^{2}<\infty$. Für die Folge der zufälligen arithmetischen Mittel ${\bar {X}}_{n}={\frac {1}{n}}\sum _{i=1}^{n}X_{i}$ folgt dann aus dem zentralen Grenzwertsatz der Statistik
    ${\sqrt {n}}({\bar {X_{n}}}-\mu ){\stackrel {\text{V}}{\;\to \;}}{\mathcal {N}}(0,\sigma ^{2})$.
Wenn man sich für die asymptotische Verteilung von $Y_{n}=\mathrm {e} ^{{\bar {X}}_{n}}$ interessiert, dann ist $g(x)=\mathrm {e} ^{x}$, $g'(x)=\mathrm {e} ^{x}$, $g'(\mu )=\mathrm {e} ^{\mu }$ und $(g'(\mu ))^{2}=\mathrm {e} ^{2\mu }$. Die Delta-Methode ergibt dann
    ${\sqrt {n}}(Y_{n}-\mathrm {e} ^{\mu }){\stackrel {\text{V}}{\;\to \;}}{\mathcal {N}}(0,\sigma ^{2}\mathrm {e} ^{2\mu })\;.$

### Verallgemeinerung

Für den Fall $g'(\mu )=0$ und $g''(\mu )\neq 0$ gibt es eine Verallgemeinerung der Delta-Methode, die Delta-Methode zweiter Ordnung, die besagt, dass
    $n(g(X_{n})-g(\mu )){\stackrel {\text{V}}{\;\to \;}}\sigma ^{2}{\frac {g''(\mu )}{2}}Z^{2}\;,$
wobei $Z$ eine standardnormalverteilte Zufallsvariable ist.

## Multivariater Fall

Für eine Folge $p$-dimensionaler Zufallsvektoren $\mathbf {X} _{1},\dots ,\mathbf {X} _{n}$ gelte
    ${{\sqrt {n}}(\mathbf {X} _{n}-{\boldsymbol {\mu }}){\stackrel {\text{V}}{\;\to \;}}{\mathcal {N}}_{p}(\mathbf {0} ,{\boldsymbol {\Sigma }})}$
mit ${\boldsymbol {\mu }}\in \mathbb {R} ^{p}$ und einer positiv semidefiniten Matrix ${\boldsymbol {\Sigma }}\in \mathbb {R} ^{p\times p}$. Für eine differenzierbare Funktion $g:\mathbb {R} ^{p}\to \mathbb {R}$ bezeichne $\nabla _{\boldsymbol {\mu }}$ den Spaltenvektor der partiellen Ableitungen der Funktion $g$ an der Stelle ${\boldsymbol {\mu }}$, der komponentenweise von Null verschieden ist. Dann gilt
    ${\sqrt {n}}(g(\mathbf {X} _{n})-g({\boldsymbol {\mu }})){\stackrel {\text{V}}{\;\to \;}}{\mathcal {N}}\left(0,\nabla _{\boldsymbol {\mu }}^{T}{\boldsymbol {\Sigma }}\nabla _{\boldsymbol {\mu }}\right)$.

## Funktionale Delta-Methode

Es gibt eine Verallgemeinerung für Funktionen einer unendlich-dimensionalen Zufallsvariable (eines stochastischen Prozesses) durch die funktionale Delta-Methode. Die funktionale Delta-Methode wird manchmal auch als Von-Mises-Methode bezeichnet.