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A note on almost sure convergence and convergence in measure

P. Kříž, Josef Štěpán (2014)

Commentationes Mathematicae Universitatis Carolinae

The present article studies the conditions under which the almost everywhere convergence and the convergence in measure coincide. An application in the statistical estimation theory is outlined as well.

A note on an open problem in the foundations of statistics.

Alejandro García del Amo, David Ríos Insua (2002)

RACSAM

Estudiamos un problema abierto en los fundamentos de la estadística, el de modelizar imprecisión en preferencias y creencias dentro del marco de la utilidad esperada. Este problema fundamenta el análisis de sensibilidad en estadística bayesiana. Proporcionamos una solución en términos de utilidades esperadas dependientes del estado.

A procedure for ε-comparison of means of two normal distributions

Stanisław Jaworski, Wojciech Zieliński (2004)

Applicationes Mathematicae

For two normal distributions N(μ₁,σ²) and N(μ₂,σ²) the problem is to decide whether |μ₁-μ₂|≤ ε for a given ε. Two decision rules are given: maximin and bayesian for σ² known and unknown.

An admissible estimator of a lower-bounded scale parameter under squared-log error loss function

Eisa Mahmoudi, Hojatollah Zakerzadeh (2011)

Kybernetika

Estimation in truncated parameter space is one of the most important features in statistical inference, because the frequently used criterion of unbiasedness is useless, since no unbiased estimator exists in general. So, other optimally criteria such as admissibility and minimaxity have to be looked for among others. In this paper we consider a subclass of the exponential families of distributions. Bayes estimator of a lower-bounded scale parameter, under the squared-log error loss function with...

Análisis bayesiano de los contrastes de hipótesis paramétricos.

José Miguel Bernardo (1985)

Trabajos de Estadística e Investigación Operativa

En este trabajo se demuestra que las soluciones clásicas a los contrastes de hipótesis paramétricos son casos particulares de la solución bayesiana a un problema de decisión con dos alternativas, en el que el incremento de utilidad por rechazar la hipótesis nula cuando es falsa es una función lineal de la discrepancia entre el modelo paramétrico aceptado y el más verosímil de los modelos compatibles con la hipótesis nula.

Análisis de distribuciones a priori bajo cierta información parcial.

José A. Cristóbal Cristóbal, Manuel Salvador Figueras (1989)

Trabajos de Estadística

Se calculan las distribuciones menos informativas cuando se utilizan como medidas de información la entropía útil y la energía informacional de Onicescu, tanto si el espacio de estados Θ es continuo (intervalo de R) como si es discreto y suponiendo que el decisor posee información acerca de algunas características de la distribución a priori (monotonías de la función de densidad, probabilidades de subconjuntos de Θ, monotonías o cotas de la razón de fallo).

Asymptotic distribution of the conditional regret risk for selecting good exponential populations

Shanti S. Gupta, Friedrich Liese (2000)

Kybernetika

In this paper empirical Bayes methods are applied to construct selection rules for the selection of all good exponential distributions. We modify the selection rule introduced and studied by Gupta and Liang [10] who proved that the regret risk converges to zero with rate O ( n - λ / 2 ) , 0 < λ ≤ 2 . The aim of this paper is to study the asymptotic behavior of the conditional regret risk ℛ n . It is shown that n ℛ n tends in distribution to a linear combination of independent χ 2 -distributed random variables. As an application we...

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