拉奥-布莱克韦尔定理 在统计学中拉奥布莱克韦尔定理RaoBlackwell theorem有时称为拉奥布莱克韦尔定理柯尔莫果洛夫定理是一项结果它描述了如何将任意粗糙的估计量转化为通过均方误差准则或任何一种类似准则优化的估计量 定理指出如果gX是某个参数θ的任何一种估计量那么在给定充分统计量TX的条件下gX的条件期望通常比gX本身更好地估计了θ而且从来不会更糟有时可以非常容易地构造一个非常粗糙的估计量gX然后评估条件期望值以获得在各种意义上都是最优的估计量其中充分统计量的意义是其包含数据样本中所有与待估计参数相关的信息且不含任何冗余信息 这个定理是以卡利安普迪拉达克里希纳拉奥和戴维布莱克韦尔命名的使用拉奥布莱克韦尔定理来转化一个估计量的过程可以被称为拉奥布莱克韦尔化转化后的估计量被称为拉奥布莱克韦尔估计量