New Developments in Statistical Information Theory Based on Entropy and Divergence Measures

Langue : anglais

Edité par MDPI AG, 2019

3038979368 / 9783038979364

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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This book presents new and original research in Statistical Information Theory, based on minimum divergence estimators and test statistics, from a theoretical and applied point of view, for different statistical problems with special emphasis on efficiency and robustness. Divergence statistics, based on maximum likelihood estimators, as well as Wald’s statistics, likelihood ratio statistics and Rao’s score statistics, share several optimum asymptotic properties, but are highly non-robust in cases of model misspecification under the presence of outlying observations. It is well-known that a small deviation from the underlying assumptions on the model can have drastic effect on the performance of these classical tests. Specifically, this book presents a robust version of the classical Wald statistical test, for testing simple and composite null hypotheses for general parametric models, based on minimum divergence estimators.

N° de réf. du vendeur 9783038979364

Titre
New Developments in Statistical Information Theory Based on Entropy and Divergence Measures
Auteur
Leandro Pardo
Éditeur
MDPI AG
Année de publication
2019
État de l'article
Neu
Reliure
Taschenbuch
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
3038979368
ISBN à 13 chiffres
9783038979364
Poids de l'article
880 grammes
Dimensions
244x170x22 mm

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