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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,...
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...
We consider n × n random k-circulant matrices with n → ∞ and k = k(n) whose input sequence {al}l≥0 is independent and identically distributed (i.i.d.) random variables with finite (2 + δ) moment. We study the asymptotic distribution of the spectral radius, when n = kg + 1. For this, we first derive the tail behaviour of the g fold product of i.i.d. exponential random variables. Then using this tail behaviour result and appropriate normal approximation techniques, we show that with appropriate scaling...
A method is introduced to select the significant or non null mean terms among a collection
of independent random variables. As an application we consider the problem of
recovering the
significant coefficients in non ordered model selection. The method is based on a convenient random centering of
the partial sums of the ordered observations. Based on
L-statistics methods we show consistency of the proposed
estimator.
An extension to unknown parametric distributions is considered.
Simulated
examples...
Classical goodness of fit tests are no longer asymptotically distributional free if parameters are estimated. For a parametric model and the maximum likelihood estimator the empirical processes with estimated parameters is asymptotically transformed into a time transformed Brownian bridge by adding an independent Gaussian process that is suitably constructed. This randomization makes the classical tests distributional free. The power under local alternatives is investigated. Computer simulations...
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