Distribution estimation using concomitants of order statistics, with application to Monte Carlo simulation for the bootstrap.
Poukaz na to, že simulačná metóda aproximácie distribúcie typu bootstrap, ktorú navrhol Efron, je veľmi blízka technikám konkomitantov poradovej štatistiky. Odvodenie asymptotických vlastností tejto metódy z tohoto hľadiska. Nedostatky Efronovej metódy a výhody opakovaného vzorkovania podľa významu.
Saved in:
| Main Author: | |
|---|---|
| Other Authors: | |
| Format: | Book Chapter |
| Language: | English |
| Subjects: | |
| Tags: |
No Tags, Be the first to tag this record!
|
Similar Items: Distribution estimation using concomitants of order statistics, with application to Monte Carlo simulation for the bootstrap.
- A Guide to Monte Carlo Simulations in Statistical Physics /
- Die Monte-Carlo-Methode /
- Čislennyje metody Monte-Carlo /
- Quantum Monte Carlo methods : algorithms for lattice models /
- <A> Monte Carlo evaluation of the Box-Cox difference transformation.
- Quantum Monte Carlo approaches for correlated systems /