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Asymptotic distribution and robustness of minimum total variation distance estimators

机译:最小总变化距离估计量的渐近分布和鲁棒性

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摘要

This paper considers the problem of deducing the asymptotic distribution of minimum total variation distance estimators based on grouped data. Under suitable assumptions the limit distributions of these estimators are shown to be the distributions of the minimizers of well defined random functions. Moreover, an explicit form of these laws is given when the parameter space is a subset of the real line. Finally, these estimators are compared, from the point of view of robustness, with other minimum g-divergence estimators and their superiority is stressed.
机译:本文考虑了基于分组数据推导最小总变化距离估计量的渐近分布的问题。在适当的假设下,这些估计量的极限分布显示为定义良好的随机函数的极小值的分布。此外,当参数空间是实线的子集时,将给出这些定律的显式形式。最后,从鲁棒性的角度将这些估计量与其他最小g-散度估计量进行比较,并强调其优越性。

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