Optimal equivariant decision in populations with location and scale parameters.

Ardanuy Albajar, Ramón, and Soldevilla Moreno, M.ª del Mar. "Decisión equivariante óptima en poblaciones con parámetro de localización y escala.." Trabajos de Estadística e Investigación Operativa 32.2 (1981): 3-29. <http://eudml.org/doc/40647>.

@article{ArdanuyAlbajar1981,
abstract = {En este trabajo se trata el problema de decisión equivariante en poblaciones dependientes de un parámetro bidimensional del tipo de localización y escala, obteniendo la información a partir de un estadístico ordenado. Tras caracterizar las funciones de decisión equivariantes y encontrar la expresión para la función de decisión óptima, se ven condiciones, sobre la función de pérdida y distribución muestral, que sean suficientes para garantizar que la función de decisión equivariante óptima sea minimax en la clase D* de todas las reglas de decisión aleatorizadas o no y que el juego estadístico asociado tenga un valor. En particular se estudia el caso de funciones de pérdida acotadas y el caso de no acotadas pero continuas, suponiendo en esta última situación que el espacio de acciones es localmente compacto.},
author = {Ardanuy Albajar, Ramón, Soldevilla Moreno, M.ª del Mar},
journal = {Trabajos de Estadística e Investigación Operativa},
keywords = {Decisión estadística; Invariancia; optimal equivariant decisions; location; scale},
language = {spa},
number = {2},
pages = {3-29},
title = {Decisión equivariante óptima en poblaciones con parámetro de localización y escala.},
url = {http://eudml.org/doc/40647},
volume = {32},
year = {1981},
}

TY - JOUR
AU - Ardanuy Albajar, Ramón
AU - Soldevilla Moreno, M.ª del Mar
TI - Decisión equivariante óptima en poblaciones con parámetro de localización y escala.
JO - Trabajos de Estadística e Investigación Operativa
PY - 1981
VL - 32
IS - 2
SP - 3
EP - 29
AB - En este trabajo se trata el problema de decisión equivariante en poblaciones dependientes de un parámetro bidimensional del tipo de localización y escala, obteniendo la información a partir de un estadístico ordenado. Tras caracterizar las funciones de decisión equivariantes y encontrar la expresión para la función de decisión óptima, se ven condiciones, sobre la función de pérdida y distribución muestral, que sean suficientes para garantizar que la función de decisión equivariante óptima sea minimax en la clase D* de todas las reglas de decisión aleatorizadas o no y que el juego estadístico asociado tenga un valor. En particular se estudia el caso de funciones de pérdida acotadas y el caso de no acotadas pero continuas, suponiendo en esta última situación que el espacio de acciones es localmente compacto.
LA - spa
KW - Decisión estadística; Invariancia; optimal equivariant decisions; location; scale
UR - http://eudml.org/doc/40647
ER -