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Estimation in Semiparametric Models

Johann Pfanzagl (Broschiert, Englisch)

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Beschreibung
Assume one has to estimate the mean J x P( dx) (or the median of P, or any other functional t;;(P)) on the basis ofi.i.d. observations from P. Ifnothing is known about P, then the sample mean is certainly the best estimator one can think of. If P is known to be the member of a certain parametric family, say {Po: {) E e}, one can usually do better by estimating {) first, say by {)(n)(.~.), and using J XPo(n)(;r.) (dx) as an estimate for J xPo(dx). There is an "intermediate" range, where we know something about the unknown probability measure P, but less than parametric theory takes for granted. Practical problems have always led statisticians to invent estimators for such intermediate models, but it usually remained open whether these estimators are nearly optimal or not. There was one exception: The case of "adaptivity", where a "nonparametric" estimate exists which is asymptotically optimal for any parametric submodel. The standard (and for a long time only) example of such a fortunate situation was the estimation of the center of symmetry for a distribution of unknown shape.
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Technische Daten


Erscheinungsdatum
06.04.1990
Sprache
Englisch
EAN
9780387972381
Herausgeber
Springer US
Serien- oder Bandtitel
Lecture Notes in Statistics
Sonderedition
Nein
Autor
Johann Pfanzagl
Seitenanzahl
112
Einbandart
Broschiert
Buch Untertitel
Some Recent Developments
Schlagwörter
DEX, boundary element method, development, distribution, eXist, estimator, function, functional, measure, median, probability, probability measure, symmetry, time
Thema-Inhalt
PBW - Angewandte Mathematik
Höhe
242 mm
Breite
17 cm

Hersteller: Springer, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH

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