Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Jangra, Vikas" wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-1 z 1
Tytuł:
A Bayesian estimation of the Gini index and the Bonferroni index for the Dagum distribution with the application of different priors
Autorzy:
Arora, Sangeeta
Mahajan, Kalpana K.
Jangra, Vikas
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2107043.pdf
Data publikacji:
2022-06-14
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
Inequality measures
Bayes estimator
credible interval
LINEX loss function
Opis:
Bayesian estimators and highest posterior density credible intervals are obtained for two popular inequality measures, viz. the Gini index and the Bonferroni index in the case of the Dagum distribution. The study considers informative and non-informative priors, i.e. the Mukherjee-Islam prior and the extension of Jeffrey’s prior, respectively, under the presumption of the Linear Exponential (LINEX) loss function. A Monte Carlo simulation study is carried out in order to obtain the relative efficiency of both the Gini and Bonferroni indices while taking into consideration different priors and loss functions. The estimated loss proves lower when using the Mukherjee-Islam prior in comparison to the extension of Jeffrey’s prior and the LINEX loss function outperforms the squared error loss function (SELF) in terms of the estimated loss. Highest posterior density credible intervals are also obtained for both these measures. The study used real-life data sets for illustration purposes.
Źródło:
Statistics in Transition new series; 2022, 23, 2; 49-68
1234-7655
Pojawia się w:
Statistics in Transition new series
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-1 z 1

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies