Pełnotekstowe zasoby PLDML oraz innych baz dziedzinowych są już dostępne w nowej Bibliotece Nauki.
Zapraszamy na https://bibliotekanauki.pl
Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 4

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last

Wyniki wyszukiwania

help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available remote

Variance function estimation via model selection

100%
EN
The problem of estimating an unknown variance function in a random design Gaussian heteroscedastic regression model is considered. Both the regression function and the logarithm of the variance function are modelled by piecewise polynomials. A finite collection of such parametric models based on a family of partitions of support of an explanatory variable is studied. Penalized model selection criteria as well as post-model-selection estimates are introduced based on Maximum Likelihood (ML) and Restricted Maximum Likelihood (REML) methods of estimation of the parameters of the models. The estimators are defined as ML or REML estimators in the models with dimensions determined by respective selection rules. Some encouraging simulation results are presented and consistency results on the solution pertaining to ML estimation for this approach are proved.
EN
In the report, the performance of several methods of constructing confidence intervals for a mean of stationary sequence is investigated using extensive simulation study. The studied approaches are sample reuse block methods which do not resort to bootstrap. It turns out that the performance of some known methods strongly depends on a model under consideration and on whether a two-sided or one-sided interval is used. Among the methods studied, the block method based on weak convergence result by Wu (2001) seems to perform most stably.
3
Artykuł dostępny w postaci pełnego tekstu - kliknij by otworzyć plik
Content available

Do Redaktora:

100%
PL
Artykuł Ryszarda Zielińskiego, Przedział ufności dla frakcji, opubliko-wany w MATEMATYCE STOSOWANEJ, tom 10/51 2009, wymaga ko-mentarza oraz zmusza nas do postawienia kilku pytań.
4
Content available remote

Wavelets for time series analysis - a survey and new results

51%
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.