Vše
Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Consistency and robustness of Cramér-von Mises type estimators

Identifikátory výsledku

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Consistency and robustness of Cramér-von Mises type estimators

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The paper focuses on the minimum distance density estimates of a probability density function on the real line. We introduce new generalization of Cramér-von Mises distance estimate and so called Kolmogorov-Cramér minimum distance estimate (KC) which includes both Kolmogorov and Cramér-von Mises estimates as the limiting special cases. We prove the consistency of KC estimates in the L1-norm by direct technique employing uniform and local domination relations between statistical distances. Further, we study robustness of this two newly defined estimates and their efficiency for non-contaminated and contaminated samples. Computer simulations compare properties of the minimum Kolmogorov, Cramér-von Mises, Kolmogorov-Cramér, and generalized Cramér-von Mises distance estimates as for the quality of consistency and robustness.

  • Název v anglickém jazyce

    Consistency and robustness of Cramér-von Mises type estimators

  • Popis výsledku anglicky

    The paper focuses on the minimum distance density estimates of a probability density function on the real line. We introduce new generalization of Cramér-von Mises distance estimate and so called Kolmogorov-Cramér minimum distance estimate (KC) which includes both Kolmogorov and Cramér-von Mises estimates as the limiting special cases. We prove the consistency of KC estimates in the L1-norm by direct technique employing uniform and local domination relations between statistical distances. Further, we study robustness of this two newly defined estimates and their efficiency for non-contaminated and contaminated samples. Computer simulations compare properties of the minimum Kolmogorov, Cramér-von Mises, Kolmogorov-Cramér, and generalized Cramér-von Mises distance estimates as for the quality of consistency and robustness.

Klasifikace

  • Druh

    O - Ostatní výsledky

  • CEP obor

    BA - Obecná matematika

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)
    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2011

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů