埃尔

基于经验似然推理的两个位置参数差分平滑M估计我们考虑了统计学中的一个经典问题:两个样本位置问题的推理。本文提出了一种新的经验似然(EL)方法来计算两个平滑M估计的差分。为了处理额外的干扰尺度参数,我们使用插入式经验似然,并且我们建立了新估计量的渐近性质。在实证研究中,我们考虑了平滑Huber M估计的重要情况。我们的经验结果表明,新方法是一个竞争性的替代经典程序,关于两个位置参数的差异推断。新的经验似然法的软件实现是基于R包extit{EL},它是为相关的两个样本问题而开发的。

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  1. Velina,Mara;Valeinis,Janis;Luta,George:使用平滑M-估计量对两个位置参数差异的经验似然推断(2019年)