Power subdivergence estimators in the normal model - PC simulation
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21340%2F10%3A00176061" target="_blank" >RIV/68407700:21340/10:00176061 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Power subdivergence estimators in the normal model - PC simulation
Popis výsledku v původním jazyce
We present the results of extensive simulation study of minimum divergence based estimators. Broniatowski and Vajda in [2] proposed several modifications of the minimum divergence rule to provide alternative maximum subdivergence estimators with escort parameter theta and minimum superdivergence estimators. The main interest of our research was to examine these modifications in practical use as to the consistency, robustness and efficiency of the estimators. We focus on the well known family of power divergences parametrized by alpha in R in the normal distribution model. We run a comparative computer simulation for several randomly selected contaminated and uncontaminated data sets and for different sample sizes and different phi-divergence parameters. We shall focus on the subdivergence estimators and their performances.
Název v anglickém jazyce
Power subdivergence estimators in the normal model - PC simulation
Popis výsledku anglicky
We present the results of extensive simulation study of minimum divergence based estimators. Broniatowski and Vajda in [2] proposed several modifications of the minimum divergence rule to provide alternative maximum subdivergence estimators with escort parameter theta and minimum superdivergence estimators. The main interest of our research was to examine these modifications in practical use as to the consistency, robustness and efficiency of the estimators. We focus on the well known family of power divergences parametrized by alpha in R in the normal distribution model. We run a comparative computer simulation for several randomly selected contaminated and uncontaminated data sets and for different sample sizes and different phi-divergence parameters. We shall focus on the subdivergence estimators and their performances.
Klasifikace
Druh
J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)
CEP obor
BA - Obecná matematika
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2010
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
Forum Statisticum Slovacum
ISSN
1336-7420
e-ISSN
—
Svazek periodika
7
Číslo periodika v rámci svazku
5
Stát vydavatele periodika
SK - Slovenská republika
Počet stran výsledku
7
Strana od-do
—
Kód UT WoS článku
—
EID výsledku v databázi Scopus
—