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Problemas de óptimo que relacionan la información de Kullback y el conjunto de riesgos de Neyman-Pearson.

Ramiro Melendreras Gimeno (1983)

Trabajos de Estadística e Investigación Operativa

Consideramos la conexión que existe entre la información de Kullback y los tests admisibles óptimos en el conjunto de riesgos de Neyman-Pearson, usando para ello el estudio de problemas de programación matemática de tipo infinito. Se obtienen resultados que caracterizan un subconjunto de soluciones Bayes como consecuencia del conocimiento de la información, así como una medida de discriminación entre hipótesis para el conjunto de riesgos.

Problèmes de méthodologie statistique. I. Introduction à l'étude de la robustesse des méthodes usuelles d'inférence statistique

H. Rouanet, D. Lépine (1974)

Mathématiques et Sciences Humaines

La connaissance de la robustesse des méthodes usuelles d'inférence statistique vis-à-vis de divers types d'écarts par rapport au modèle de base est essentielle pour leur bonne utilisation. Dans cet article sont exposés un certain nombre de résultats (pour la plupart classiques. mais parfois mal connus) concernant la robustesse de ces méthodes vis-à-vis de la non-normalité (pour les comparaisons de moyennes, puis pour les comparaisons de variances), vis-à-vis de la non-équidistribution et de la non-indépendance,...

Problèmes de méthodologie statistique. II. —Étude d'un conflit robustesse-efficacité dans le problème de la comparaison de deux moyennes (groupes indépendants)

H. Rouanet, D. Lépine (1974)

Mathématiques et Sciences Humaines

Le conflit robustesse-efficacité se trouve posé notamment chaque fois que l'on a à choisir entre deux méthodes d'inférence statistique dont l'une est privilégiée sous un modèle plus spécifique et l'autre sous un modèle plus général. Ce conflit est étudié dans le cas de la comparaison de deux moyennes (groupes indépendants), à propos du choix entre le modèle (spécifique) postulant l'égalité des variances intra-groupes et le modèle (général) à variances quelconques. On montre que le choix n'est crucial...

Properly recorded estimate and confidence regions obtained by an approximate covariance operator in a special nonlinear model

Gejza Wimmer (1995)

Applications of Mathematics

The properly recorded standard deviation of the estimator and the properly recorded estimate are introduced. Bounds for the locally best linear unbiased estimator and estimate and also confidence regions for a linearly unbiasedly estimable linear functional of unknown parameters of the mean value are obtained in a special structure of nonlinear regression model. A sufficient condition for obtaining the properly recorded estimate in this model is also given.

Properties of the generalized nonlinear least squares method applied for fitting distribution to data

Mirta Benšić (2015)

Discussiones Mathematicae Probability and Statistics

We introduce and analyze a class of estimators for distribution parameters based on the relationship between the distribution function and the empirical distribution function. This class includes the nonlinear least squares estimator and the weighted nonlinear least squares estimator which has been used in parameter estimation for lifetime data (see e.g. [6, 8]) as well as the generalized nonlinear least squares estimator proposed in [3]. Sufficient conditions for consistency and asymptotic normality...

Quadratic estimations in mixed linear models

Štefan Varga (1991)

Applications of Mathematics

In the paper four types of estimations of the linear function of the variance components are presented for the mixed linear model 𝐘 = 𝐗 β + 𝐞 with expectation E ( 𝐘 ) = 𝐗 β and covariance matrix D ( 𝐘 ) = 0 1 𝐕 1 + . . . + 0 𝐦 𝐕 𝐦 .

Quantiles conditionnels

Sandrine Poiraud-Casanova, Christine Thomas-Agnan (1998)

Journal de la société française de statistique

Random coefficients bifurcating autoregressive processes

Benoîte de Saporta, Anne Gégout-Petit, Laurence Marsalle (2014)

ESAIM: Probability and Statistics

This paper presents a new model of asymmetric bifurcating autoregressive process with random coefficients. We couple this model with a Galton−Watson tree to take into account possibly missing observations. We propose least-squares estimators for the various parameters of the model and prove their consistency, with a convergence rate, and asymptotic normality. We use both the bifurcating Markov chain and martingale approaches and derive new results in both these frameworks.

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