9780387954769 - weighted empirical processes in dynamic nonlinear models (lecture notes in statistics, 166, band 166) von koul, hira l. (3 Ergebnisse)
Sprache: Englisch
Verlag: Springer Verlag;, 2002
Serie: Lecture Notes in Statistics, Buch 21 von 72. Buch 21 von 72 - Lecture Notes in Statistics
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Broschiert. Zustand: Gut. 425 Seiten Der Erhaltungszustand des hier angebotenen Werks ist trotz seiner Bibliotheksnutzung sehr sauber und kann entsprechende Merkmale aufweisen (Rückenschild, Instituts-Stempel.). In ENGLISCHER Sprache. Sprache: Englisch Gewicht in Gramm: 655.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2002
Serie: Lecture Notes in Statistics, Buch 21 von 72. Buch 21 von 72 - Lecture Notes in Statistics
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Serie: Lecture Notes in Statistics, Buch 21 von 72. Buch 21 von 72 - Lecture Notes in Statistics
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - The role of the weak convergence technique via weighted empirical processes has proved to be very useful in advancing the development of the asymptotic theory of the so called robust inference procedures corresponding to non-smooth score functions fr…om linear models to nonlinear dynamic models in the 1990's. This monograph is an ex panded version of the monograph Weighted Empiricals and Linear Models, IMS Lecture Notes-Monograph, 21 published in 1992, that includes some aspects of this development. The new inclusions are as follows. Theorems 2. 2. 4 and 2. 2. 5 give an extension of the Theorem 2. 2. 3 (old Theorem 2. 2b. 1) to the unbounded random weights case. These results are found useful in Chapters 7 and 8 when dealing with ho moscedastic and conditionally heteroscedastic autoregressive models, actively researched family of dynamic models in time series analysis in the 1990's. The weak convergence results pertaining to the partial sum process given in Theorems 2. 2. 6 . and 2. 2. 7 are found useful in fitting a parametric autoregressive model as is expounded in Section 7. 7 in some detail. Section 6. 6 discusses the related problem of fit ting a regression model, using a certain partial sum process. Inboth sections a certain transform of the underlying process is shown to provide asymptotically distribution free tests. Other important changes are as follows. Theorem 7. 3.
