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BEHAVIOUR OF JACKKNIFE ESTIMATORS IN TERMS OF ASYMPTOTIC DEFICIENCY UNDER TRUE AND ASSUMED MODELS

机译:真实模型和假定模型下渐近亏缺条款中刀切机估计的行为

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摘要

The problem on jackknifing estimators is investigated in the presence of nuisanceparameters from the viewpoint of higher order asymptotics. It is shown that theasymptotic deficiency of the jackknife estimator relative to the bias-adjusted maximumlikelihood estimator (MLE) is equal to zero under true and assumed m.odcls. Moreover,the asymptotic deficiency of the MLE or the jackknife estimator under the assumedmodel relative to that under the true model is given.
机译:从较高阶渐近性的角度出发,研究了在存在扰动参数的情况下增加估计量的问题。结果表明,在真实和假定的m.odcls下,折刀估计量相对于偏差调整后的最大似然估计量(MLE)的渐近缺陷等于零。此外,还给出了假设模型相对于真实模型下的MLE或折刀估计量的渐近缺陷。

著录项

  • 作者

    Akahira Masafumi;

  • 作者单位
  • 年度 1989
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 en
  • 中图分类

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