Asymptotically Optimum Estimation of a Probability in Inverse Binomial Sampling under General Loss Functions

Mendo Tomás, Luis (2012). Asymptotically Optimum Estimation of a Probability in Inverse Binomial Sampling under General Loss Functions. "Journal of Statistical Planning and Inference" ; ISSN 0378-3758. https://doi.org/10.1016/j.jspi.2012.03.026.

Descripción

Título: Asymptotically Optimum Estimation of a Probability in Inverse Binomial Sampling under General Loss Functions
Autor/es:
  • Mendo Tomás, Luis
Tipo de Documento: Artículo
Título de Revista/Publicación: Journal of Statistical Planning and Inference
Fecha: 6 Abril 2012
Materias:
Palabras Clave Informales: Sequential estimation; Asymptotic properties; Minimax estimators; Inverse binomial sampling
Escuela: E.T.S.I. Telecomunicación (UPM)
Departamento: Señales, Sistemas y Radiocomunicaciones
Licencias Creative Commons: Reconocimiento

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Resumen

The optimum quality that can be asymptotically achieved in the estimation of a probability p using inverse binomial sampling is addressed. A general definition of quality is used in terms of the risk associated with a loss function that satisfies certain assumptions. It is shown that the limit superior of the risk for p asymptotically small has a minimum over all (possibly randomized) estimators. This minimum is achieved by certain non-randomized estimators. The model includes commonly used quality criteria as particular cases. Applications to the non-asymptotic regime are discussed considering specific loss functions, for which minimax estimators are derived.

Más información

ID de Registro: 10749
Identificador DC: http://oa.upm.es/10749/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:10749
Identificador DOI: 10.1016/j.jspi.2012.03.026
Depositado por: Dr. Luis Mendo
Depositado el: 08 May 2012 07:34
Ultima Modificación: 20 Abr 2016 18:59
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