Der Schätzer ist im quadratischen Mittel konsistent für \(\sigma^2\), wenn
\(E(T_n - \sigma^2)^2\stackrel{n\to\infty}{\longrightarrow} 0\)
D.h., wir müssen \(E(T_n - \sigma^2)^2\) bestimmen.
Dazu benötigen wir:
\(V(Y) = E(Y^2) - E^2(Y) \stackrel{geg.\: Werte\: einsetzen}{\Rightarrow }\boxed{E(Y^2) = V(Y) + E^2(Y) = 2\sigma^2} \)
Vorsicht, jetzt wird's fummelig.
$$E(T_n - \sigma^2)^2 = E\left(\frac 1{2n}\sum_{i=1}^nX_i^2 - \sigma^2\right)^2$$
$$=E\left(\frac 1{4n^2} \underbrace{\left(\sum_{i=1}^nX_i^2\right)^2}_{=\sum_{i=1}^nX_i^4 + \sum_{\stackrel{i,j=1}{i\neq j}}^nX_i^2X_j^2} - \frac{\sigma^2}n\sum_{i=1}^nX_i^2 + \sigma^4\right)$$
$$=\frac 1{4n^2} \left(n\cdot 8\sigma^4 + n(n-1)(2\sigma)^2\right)- \frac{\sigma^2}n\cdot n \cdot 2\sigma^2 + \sigma^4$$
$$=\frac 2{n} \sigma^4 + \frac{n-1}{n}\sigma^4- 2\sigma^4+ \sigma^4=\frac 1n\sigma^4\stackrel{n\to\infty}{\longrightarrow}0$$
Fertig.