Detail grantu

Teorie výběru robustní metody pro konečné výběry kontaminovaných dat (1991-1993)

Řešitel: prof. RNDr. Jan Ámos Víšek CSc.
Spolupracovníci:
Popis: Project navrhl několik postupů jak z nabízené škály robustních metod odhadu regresního modelu vybrat nejvhodnější pro daná kontaminovaná data.
Spolupráce:
Práce v rámci grantu:
WWW odkaz:
Finance: GA CSAV, číslo grantu 27557
Konec: 12/1993
Publikace:

Aguilar, L., Rubio,A., J.A. Víšek: Testing for differences between estimates of models.

Quintana, F., Rubio, A., J. A. Víšek.: Sensitivity analysis of M-Estimators of nonlinear regression model,

Rubio, A., J.A. Víšek: Discriminability of robust test under heavy contamination.

Rubio, A., J.A. Víšek: Efficiency rate and local deficiency of Huber's estimators of location and of alpha-estimators.

Víšek, J.Á: Asymptotic distribution of simple estimate for rejective, Sampford amd successive sampling.

Víšek, J.Á. : A proposal of model selection: Stability of linear regression model.

Víšek, J.Á. : Adaptive estimation in linear regression model. Part I. Consistency.

Víšek, J.Á. : Adaptive estimation in linear regression model. Part II. Asymptotic normality.

Víšek, J.Á. : Adaptive maximum-likelihood-like estimation in linear regression model. Part I. Concistency.

Víšek, J.Á. : Adaptive maximum-likelihood-like estimation in linear regression model. Part II. Asymptotic normality.

Víšek, J.Á. : Stability of regression model estimates with respect to subsamples.

Víšek, J.A.: On the role of Contamination Level and the least Favorable Behavior of Gross-error sensitivity.

Konference:

Partneři

Deloitte
McKinsey & Company
Moneta Money Bank

Sponzoři

CRIF
ČSOB