Statistical Estimation / Stochastic Modelling and Applied Probability Bd.16 (PDF)
Asymptotic Theory
(Sprache: Englisch)
when certain parameters in the problem tend to limiting values (for example, when the sample size increases indefinitely, the intensity of the noise ap proaches zero, etc.) To address the problem of asymptotically optimal estimators consider the following...
sofort als Download lieferbar
eBook (pdf)
85.59 €
42 DeutschlandCard Punkte sammeln
- Lastschrift, Kreditkarte, Paypal, Rechnung
- Kostenloser tolino webreader
Produktdetails
Produktinformationen zu „Statistical Estimation / Stochastic Modelling and Applied Probability Bd.16 (PDF)“
when certain parameters in the problem tend to limiting values (for example, when the sample size increases indefinitely, the intensity of the noise ap proaches zero, etc.) To address the problem of asymptotically optimal estimators consider the following important case. Let X 1, X 2, ... , X n be independent observations with the joint probability density !(x,O) (with respect to the Lebesgue measure on the real line) which depends on the unknown patameter o e 9 c R1. It is required to derive the best (asymptotically) estimator 0:( X b ... , X n) of the parameter O. The first question which arises in connection with this problem is how to compare different estimators or, equivalently, how to assess their quality, in terms of the mean square deviation from the parameter or perhaps in some other way. The presently accepted approach to this problem, resulting from A. Wald's contributions, is as follows: introduce a nonnegative function w(0l> ( ), Ob Oe 9 (the loss function) and given two estimators Of and O! n 2 2 the estimator for which the expected loss (risk) Eown(Oj, 0), j = 1 or 2, is smallest is called the better with respect to Wn at point 0 (here EoO is the expectation evaluated under the assumption that the true value of the parameter is 0). Obviously, such a method of comparison is not without its defects.
Bibliographische Angaben
- Autoren: I. A. Ibragimov , R. Z. Has'minskii
- 2013, 1981, 403 Seiten, Englisch
- Übersetzer: S. Kotz
- Verlag: Springer, New York
- ISBN-10: 1489900276
- ISBN-13: 9781489900272
- Erscheinungsdatum: 11.11.2013
Abhängig von Bildschirmgröße und eingestellter Schriftgröße kann die Seitenzahl auf Ihrem Lesegerät variieren.
eBook Informationen
- Dateiformat: PDF
- Größe: 31 MB
- Mit Kopierschutz
- Vorlesefunktion
Sprache:
Englisch
Kopierschutz
Dieses eBook können Sie uneingeschränkt auf allen Geräten der tolino Familie lesen. Zum Lesen auf sonstigen eReadern und am PC benötigen Sie eine Adobe ID.
Kommentar zu "Statistical Estimation / Stochastic Modelling and Applied Probability Bd.16"
0 Gebrauchte Artikel zu „Statistical Estimation / Stochastic Modelling and Applied Probability Bd.16“
Zustand | Preis | Porto | Zahlung | Verkäufer | Rating |
---|
Schreiben Sie einen Kommentar zu "Statistical Estimation / Stochastic Modelling and Applied Probability Bd.16".
Kommentar verfassen