Preguntas etiquetadas con asymptotics

La teoría asintótica estudia las propiedades de los estimadores y las estadísticas de prueba cuando el tamaño de la muestra se aproxima al infinito.


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Distribución asintótica de muestras censuradas de
Sea la estadística de orden de una muestra iid de tamaño de . Supongamos que los datos están censurados, por lo que vemos solo la parte superior por ciento de los datos, es decirPonga , ¿cuál es la distribución asintótica de X(1),…,X(n)X(1),…,X(n)X_{(1)}, \ldots, X_{(n)}nnnexp(λ)exp⁡(λ)\exp(\lambda)(1−p)×100(1−p)×100(1-p) \times 100%X(⌊pn⌋),X(⌊pn⌋+1),…,X(n).X(⌊pn⌋),X(⌊pn⌋+1),…,X(n).X_{(\lfloor p n \rfloor )}, …

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Conjetura relacionada con la ley de Kolmogorov 0-1 (para eventos)
Sea un espacio de probabilidad. Conjetura:(Ω,F,P)(Ω,F,P)(\Omega, \mathscr F, \mathbb P) Supongamos que tenemos eventos st , o . Existe una secuencia independiente de eventos stA1,A2,...A1,A2,...A_1, A_2, ...∀ A∈⋂nσ(An,An+1,...)∀ A∈⋂nσ(An,An+1,...)\forall \ A \in \bigcap_n \sigma(A_n, A_{n+1}, ...)P(A)=0P(A)=0P(A) = 0111B1,B2,...B1,B2,...B_1, B_2, ... τAn:=⋂nσ(An,An+1,...)=⋂nσ(Bn,Bn+1,...):=τBnτAn:=⋂nσ(An,An+1,...)=⋂nσ(Bn,Bn+1,...):=τBn\tau_{A_n} := \bigcap_n \sigma(A_n, A_{n+1}, ...) = \bigcap_n \sigma(B_n, B_{n+1}, …
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