Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Nouali, Karima" wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-4 z 4
Tytuł:
Robustness of estimation of first-order autoregressive model under contaminated uniform white noise
Autorzy:
Nouali, Karima
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/729652.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Wydział Matematyki, Informatyki i Ekonometrii
Tematy:
autoregressive model
bias
MSE
robustness
generalized Beta distribution
Opis:
The first-order autoregressive model with uniform innovations is considered. In this paper, we study the bias-robustness and MSE-robustness of modified maximum likelihood estimator of parameter of the model against departures from distribution of white noise. We used the generalized Beta distribution to describe these departures.
Źródło:
Discussiones Mathematicae Probability and Statistics; 2009, 29, 1; 53-68
1509-9423
Pojawia się w:
Discussiones Mathematicae Probability and Statistics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Bayesian estimation of AR(1) models with uniform innovations
Autorzy:
Fellag, Hocine
Nouali, Karima
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/729720.pdf
Data publikacji:
2005
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Wydział Matematyki, Informatyki i Ekonometrii
Tematy:
autoregressive model
Bayesian estimator
prior distribution
uniform distribution
Opis:
The first-order autoregressive model with uniform innovations is considered. In this paper, we propose a family of BAYES estimators based on a class of prior distributions. We obtain estimators of the parameter which perform better than the maximum likelihood estimator.
Źródło:
Discussiones Mathematicae Probability and Statistics; 2005, 25, 1; 71-75
1509-9423
Pojawia się w:
Discussiones Mathematicae Probability and Statistics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Approximate bias for first-order autoregressive model with uniform innovations. Small sample case
Autorzy:
Nouali, Karima
Fellag, Hocine
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/729836.pdf
Data publikacji:
2002
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Wydział Matematyki, Informatyki i Ekonometrii
Tematy:
autoregressive model
bias
outlier
uniform distribution
Opis:
The first-order autoregressive model with uniform innovations is considered. The approximate bias of the maximum likelihood estimator (MLE) of the parameter is obtained. Also, a formula for the approximate bias is given when a single outlier occurs at a specified time with a known amplitude. Simulation procedures confirm that our formulas are suitable. A small sample case is considered only.
Źródło:
Discussiones Mathematicae Probability and Statistics; 2002, 22, 1-2; 15-26
1509-9423
Pojawia się w:
Discussiones Mathematicae Probability and Statistics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Unit root test under innovation outlier contamination small sample case
Autorzy:
Atil, Lynda
Fellag, Hocine
Nouali, Karima
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/729686.pdf
Data publikacji:
2006
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Wydział Matematyki, Informatyki i Ekonometrii
Tematy:
autoregressive process
Dickey-Fuller test
innovation outlier
power
size
Opis:
The two sided unit root test of a first-order autoregressive model in the presence of an innovation outlier is considered. In this paper, we present three tests; two are usual and one is new. We give formulas computing the size and the power of the three tests when an innovation outlier (IO) occurs at a specified time, say k. Using a comparative study, we show that the new statistic performs better under contamination. A Small sample case is considered only.
Źródło:
Discussiones Mathematicae Probability and Statistics; 2006, 26, 1; 5-17
1509-9423
Pojawia się w:
Discussiones Mathematicae Probability and Statistics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-4 z 4

    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