Silná konzistence odhadů získaných jako $varepsilon _n$-minimum optimalizační úlohy

Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F05%3A00000902" target="_blank" >RIV/00216208:11320/05:00000902 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—

Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Strong convergence of estimators as $varepsilon _n$-minimizers of optimization problems
Popis výsledku v původním jazyce
In the paper we prove strong consistency of statistical estimator being $varepsilon_{n}$-optimal solution of an optimization problem. We provide statements about consistency of $M$-estimator in regression models with random and non-random design.
Název v anglickém jazyce
Strong convergence of estimators as $varepsilon _n$-minimizers of optimization problems
Popis výsledku anglicky
In the paper we prove strong consistency of statistical estimator being $varepsilon_{n}$-optimal solution of an optimization problem. We provide statements about consistency of $M$-estimator in regression models with random and non-random design.

Druh
J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)
CEP obor
BA - Obecná matematika
OECD FORD obor
—

Projekt
<a href="/cs/project/GA201%2F03%2F1027" target="_blank" >GA201/03/1027: Stochastické vlastnosti mnohoznačných zobrazení</a><br>
Návaznosti
Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Rok uplatnění
2005
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Podobné výsledky(10)