Zobrazeno 1 - 10
of 1 959
pro vyhledávání: '"Invariant estimator"'
Publikováno v:
Mathematics, Vol 10, Iss 22, p 4282 (2022)
The estimation of the covariance matrix is an important topic in the field of multivariate statistical analysis. In this paper, we propose a new estimator, which is a convex combination of the linear shrinkage estimation and the rotation-invariant es
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/3eff3eb4a2074d16bfc21628a092f762
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Rand R. Wilcox
Publikováno v:
Journal of Data Science. 11:281-291
It is well known that the ordinary least squares (OLS) regression estimator is not robust. Many robust regression estimators have been proposed and inferential methods based on these estimators have been derived. However, for two independent groups,
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::d5f959122b6a385297fec325539907c5
https://doi.org/10.6339/jds.2013.11(2).1146
https://doi.org/10.6339/jds.2013.11(2).1146
Autor:
Pablo Zafra, Jiantian Wang
Publikováno v:
Journal of Data Science. 7:365-380
For estimating bivariate survival function under random censor- ship, it is commonly believed that the Dabrowska estimator is among the best ones while the Volterra estimator is far from being computational ef- ficiency. As we will see, the Volterra
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::1ea604033d86a7df07deb1cd316675ac
https://doi.org/10.6339/jds.2009.07(3).489
https://doi.org/10.6339/jds.2009.07(3).489
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Nonparametric Inference for Inverse Probability Weighted Estimators with a Randomly Truncated Sample
Autor:
Xu Zhang
Publikováno v:
Journal of Data Science. 10:673-691
A randomly truncated sample appears when the independent variables T and L are observable if L ＜ T. The truncated version Kaplan-Meier estimator is known to be the standard estimation method for the marginal distribution of T or L. The inverse prob
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::cd159004537a1c7474c7233121d0d6fb
https://doi.org/10.6339/jds.201210_10(4).0006
https://doi.org/10.6339/jds.201210_10(4).0006
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Kernel density estimation is an important technique for understanding the distributional properties of data. Some investigations have found that the estimation of a global bandwidth can be heavily affected by observations in the tail. We propose to c
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::bf29d0afe02df3cb85e75d02799ee5fa
Autor:
Roman Zmyślony, Stefan Zontek
Publikováno v:
Discussiones Mathematicae Probability and Statistics. 22:61
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::6ff899ab622b3cd3691ee21ceff1e6a1
https://doi.org/10.7151/dmps.1032
https://doi.org/10.7151/dmps.1032