Теория вероятностей и ее применения
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор
Правила для авторов
Загрузить рукопись

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Теория вероятн. и ее примен.:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Теория вероятностей и ее применения, 2018, том 63, выпуск 2, страницы 211–239
DOI: https://doi.org/10.4213/tvp5141
(Mi tvp5141)
 

Эта публикация цитируется в 6 научных статьях (всего в 6 статьях)

Об оценивании параметров в случае разрывных плотностей

А. А. Боровковab

a Институт математики им. С. Л. Соболева СО РАН, г. Новосибирск, России
b Новосибирский государственный университет
Список литературы:
Аннотация: Рассматривается задача об оценивании параметра в случае, когда плотность fθ(x)fθ(x) распределения PθPθ элементов выборки XX объема nn имеет по крайней мере одну точку разрыва x(θ)x(θ), x(θ)0. Предполагается, что либо (a) из априорных соображений можно указать локализацию параметра θ (или точки разрыва), удовлетворяющую легко проверяемым условиям, либо (b) существует состоятельная оценка ˜θ параметра θ (построенная, возможно, по той же выборке X), что также дает некоторую локализацию. Тогда по сегменту эмпирической функции распределения, определенному локализацией, с помощью простого правила строится семейство оценок θg, зависящее от параметра g, такое, что 1) вероятности P(θgθ>v/n) и P(θgθ<v/n) при достаточно больших n допускают явные экспоненциальные по v оценки; 2) в случае (b) при выполнении соответствующих условий (см. условия I–IV в \cite[гл. 5]{1}, где исследованы оценки максимального правдоподобия) можно указать значение g, при котором оценка θg асимптотически эквивалентна оценке максимального правдоподобия ˆθ, т.е. Pθ(n(θgθ)>v)Pθ(n(ˆθθ)>v) при каждом v и n; 3) значение g можно выбрать так, что возможно Eθ(θgθ)2<Eθ(ˆθθ)2 при достаточно больших n. При этом никаких условий гладкости на fθ(x) по существу не накладывается. При наличии «вспомогательной» состоятельной оценки ˜θ найдены простые правила отыскания оценок θg, асимптотически эквивалентных ˆθ. Изучено предельное распределение n(θgθ) при n.
Ключевые слова: оценивание параметров, оценка максимального правдоподобия, разрывная плотность распределения, задача о разладке, безгранично делимая факторизация.
Поступила в редакцию: 23.03.2017
Исправленный вариант: 03.04.2017
Принята в печать: 29.08.2017
Англоязычная версия:
Theory of Probability and its Applications, 2018, Volume 63, Issue 2, Pages 169–192
DOI: https://doi.org/10.1137/S0040585X97T98899X
Реферативные базы данных:
Тип публикации: Статья
Образец цитирования: А. А. Боровков, “Об оценивании параметров в случае разрывных плотностей”, Теория вероятн. и ее примен., 63:2 (2018), 211–239; Theory Probab. Appl., 63:2 (2018), 169–192
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{Bor18}
\by А.~А.~Боровков
\paper Об оценивании параметров в случае разрывных плотностей
\jour Теория вероятн. и ее примен.
\yr 2018
\vol 63
\issue 2
\pages 211--239
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/tvp5141}
\crossref{https://doi.org/10.4213/tvp5141}
\elib{https://elibrary.ru/item.asp?id=32823078}
\transl
\jour Theory Probab. Appl.
\yr 2018
\vol 63
\issue 2
\pages 169--192
\crossref{https://doi.org/10.1137/S0040585X97T98899X}
\isi{https://gateway.webofknowledge.com/gateway/Gateway.cgi?GWVersion=2&SrcApp=Publons&SrcAuth=Publons_CEL&DestLinkType=FullRecord&DestApp=WOS_CPL&KeyUT=000448195800001}
\scopus{https://www.scopus.com/record/display.url?origin=inward&eid=2-s2.0-85056951809}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/tvp5141
  • https://doi.org/10.4213/tvp5141
  • https://www.mathnet.ru/rus/tvp/v63/i2/p211
  • Эта публикация цитируется в следующих 6 статьяx:
    1. C. S. Philipps, “The MLE of Aigner, Amemiya, and Poirier is not the expectile MLE”, Econometric Reviews, 41:1 (2022), 99  crossref  mathscinet
    2. В. Е. Мосягин, “Асимптотика распределения момента достижения максимума траекторией процесса Пуассона со сносом и изломом”, Теория вероятн. и ее примен., 66:1 (2021), 94–109  mathnet  crossref  mathscinet  zmath; V. E. Mosyagin, “Asymptotics for the distribution of the time of attaining the maximum for a trajectory of a Poisson process with linear drift and intensity switch”, Theory Probab. Appl., 66:2 (2021), 75–88  crossref  isi
    3. I. G. Kazantsev, B. O. Mukhametzhanova, K. T. Iskakov, “Detection of the corner structures in 3D arrays using scalable masks”, Сиб. электрон. матем. изв., 18:1 (2021), 61–71  mathnet  crossref
    4. И. Г. Казанцев, Б. О. Мухаметжанова, К. Т. Искаков, Т. Миргаликызы, “Выделение угловых структур на изображениях с помощью масштабируемых масок”, Сиб. журн. индустр. матем., 23:1 (2020), 70–83  mathnet  crossref; I. G. Kazantsev, B. O. Mukhametzhanova, K. T. Iskakov, T. Mirgalikyzy, “Detection of the corner structures in images by scalable masks”, J. Appl. Industr. Math., 14:1 (2020), 73–84  crossref
    5. Collin Philipps, “The MLE of Aigner, Amemiya, and Poirier is not the Expectile MLE”, SSRN Journal, 2020  crossref
    6. В. Е. Мосягин, “Точная асимптотика распределения момента достижения максимума траекторией обобщенного процесса Пуассона с линейным сносом”, Матем. тр., 22:2 (2019), 134–156  mathnet  crossref; V. E. Mosyagin, “Exact asymptotics for the distribution of the time of attaining the maximum for a trajectory of a compound Poisson process with linear drift”, Siberian Adv. Math., 30:1 (2020), 26–42  crossref
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Теория вероятностей и ее применения Theory of Probability and its Applications
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:546
    PDF полного текста:84
    Список литературы:64
    Первая страница:31
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2025