Semi-parametric and semi-nonparametric estimations of the confidence intervals for quantiles of distributions of physical quantities
In the present work, new adaptive robust estimations (AE) and confidence intervals have been synthesized for quantiles of distributions of physical quantities based on the maximum likelyhood method. Values of the AE relative efficiency with a number of classical and robust estimations on classes of local and global Tukey supermodels have been found by the statistical simulation method. It is demonstrated that the efficiencies of the adaptive estimates and confidence intervals for the distribution quantile are significantly higher than those of classical parametric, nonparametric, and robust estimations.
Download file
Counter downloads: 116
Keywords
adaptive estimations, weighted maximum likelihood method, robust estimations, robust confidence intervals, quantile estimations, взвешенный метод максимального правдоподобия, адаптивные оценки, робастные доверительные интервалы, робастные оценки, оценки квантиляAuthors
| Name | Organization | |
| Simakhin V.A. | Kurgan State University | sva_full@mail.ru |
| Cherepanov V.S. | Kurgan State University | ocherepanov@inbox.ru |
References
Шитиков В.К., Розенберг Г.С. Рандомизация и бутстреп: статистический анализ в биологии и экологии с использованием R. - Тольятти: Кассандра, 2013. - 314 с.
Шурыгин А.М. Прикладная статистика. Робастность. Оценивание. Прогноз. - М.: Финансы и статистика, 2000. - 223 с.
Симахин В.А., Черепанов О.С., Шаманаева Л.Г. // Изв. вузов. Физика. - 2017. - Т. 60. - № 7. - С. 26-32.
Симахин В.А. Робастные непараметрические оценки. - Germany: LAMBERT Academic Publishing, 2011. - 292 с.
Черепанов О.С. Робастные оценки параметров на основе взвешенного метода максимального правдоподобия: дис. … канд. физ.-мат. наук. -Томск: ТГУ, 2015.
Ивченко Г.И., Медведев Ю.И. Введение в математическую статистику. - М.: Изд-во ЛКИ, 2010. - 600 с.
Шуленин В.П. Робастные методы математической статистики. - Томск: Изд-во НТЛ, 2016. - 260 с.
Кошкин Г.М. // Изв. вузов. Физика. - 2014. - Т. 57. - № 5. - С. 96-103.
Симахин В.А., Черепанов О.С., Шаманаева Л.Г. // Изв. вузов. Физика. - 2015. - Т. 58. - № 12. - С. 176-181.
Syzrantsev V.N., Syzrantseva K.V., Ilinykh V.N., and Chernaya L.A. // Russ. Eng. Res. - 2016. - V. 36. - No. 1. - P. 20-24.
Федоров В.А. //Оптика атмосферы и океана. - 2003. - Т. 16. - № 2. - С.151-155.
Павлов И.В. Статистические методы оценки надежности сложных систем по результатам испытаний. - М.: Сов. радио, 1982. - 168 с.
Беляев Ю.К., Богатырев В.А., Болотин В.В. и др. Надежность технических систем: справочник / под ред. И.А. Ушакова. - М.: Радио и связь, 1985. - 608 с.
Физический эксперимент и моделирование в машиностроении / под ред. В.П. Тихомирова. - Орел: ОрелГТУ, 2009. - 452 с.
Сызранцев В.Н., Невелев Я.П., Голофаст С.Л. Расчет прочностной надежности изделий на основе методов непараметрической статистики. - Новосибирск: Наука, 2008. - 218 с.
