On the confidence intervals for mean of left- censored Weibull distribution
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F60162694%3AG42__%2F16%3A00533025" target="_blank" >RIV/60162694:G42__/16:00533025 - isvavai.cz</a>
Nalezeny alternativní kódy
RIV/00216305:26220/16:PU119325
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
On the confidence intervals for mean of left- censored Weibull distribution
Popis výsledku v původním jazyce
Left-censored data with two detection limits occur frequently in many application areas, especially in environmental sciences. This paper suggests a computational procedure for calculation of confidence intervals for the expected value of type I doubly left-censored Weibull samples. Three methods of confidence bounds construction are proposed, specifically the maximum likelihood method, and parametric and non-parametric bootstrap. Performances of the particular methods are assessed using simulations. It is shown that bootstrap-based confidence intervals have less satisfactory coverage properties for small sample sizes and high level of censoring.
Název v anglickém jazyce
On the confidence intervals for mean of left- censored Weibull distribution
Popis výsledku anglicky
Left-censored data with two detection limits occur frequently in many application areas, especially in environmental sciences. This paper suggests a computational procedure for calculation of confidence intervals for the expected value of type I doubly left-censored Weibull samples. Three methods of confidence bounds construction are proposed, specifically the maximum likelihood method, and parametric and non-parametric bootstrap. Performances of the particular methods are assessed using simulations. It is shown that bootstrap-based confidence intervals have less satisfactory coverage properties for small sample sizes and high level of censoring.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
10103 - Statistics and probability
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace
Ostatní
Rok uplatnění
2016
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
MENDEL 2016, 22nd International Conference on Soft Computing. Mendel Journal series.
ISBN
978-80-214-5365-4
ISSN
1803-3814
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
6
Strana od-do
249-254
Název nakladatele
Brno University of Technology
Místo vydání
Brno
Místo konání akce
Brno
Datum konání akce
8. 6. 2016
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—