|
Получена в известном смысле неулучшаемая оценка близости точечного процесса Бернулли с аппроксимирующим пуассоновским процессом в терминах одного из расстояний Канторовича. Эта оценка может быть использована для пуассоновской аппроксимации точечных процессов превышения уровня, имеющих важные приложения в статистике.
Для одномерной задачи дробно-линейной регрессии со случайными ошибками в коэффициентах предложен новый метод оценивания неизвестного параметра. Этот метод позволяет строить явные асимптотически нормальные оценки, в некоторых случаях являющиеся асимптотически оптимальными. Предлагаемый метод допускает обобщение на многомерные модели регрессии, важные для приложений.
Получены показательные оценки для хвостов распределения обобщенных L-статистик (аддитивных функционалов от порядковых статистик), построенных по выборке из показательного распределения. Также доказана предельная теорема для одного класса обобщенных L-статистик, построенных по набору центрированных порядковых статистик, когда в качестве предельного распределения выступает интегральный функционал от некоторого гауссовского случайного процесса. Кроме того, доказана асимптотическая нормальность обобщенных L-статистик, построенных по выборке из равномерного распределения, и L-статистик с расщепляющимися ядрами (без ограничения на характер распределения выборки).
Примечание. Тезисы докладов публикуются в авторской редакции
Ваши комментарииОбратная связь |
![[ICT SBRAS]](/picture/copan/ict-logo.gif){kind=logo}
[Головная страница] [Конференции] |
© 1996-2000, Институт вычислительных технологий СО РАН, Новосибирск
© 1996-2000, Сибирское отделение Российской академии наук, Новосибирск
Дата последней модификации: 06-Jul-2012 (11:48:20)