Pitman's Measure of Closeness: A Comparison of Statistical Estimators
Lingua: inglese
Editore: Society for Industrial and Applied Mathematics, 1987
- Brossura
- Nuovo
Da: SHIMEDIA, Brooklyn, NY, U.S.A.SHIMEDIA
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Codice articolo 0898713080
- Titolo
- Pitman's Measure of Closeness: A Comparison of Statistical Estimators
- Autore
- Keating, Jerome P.; Mason, Robert L.; Sen, Pranab K.
- Editore
- Society for Industrial and Applied Mathematics
- Anno di pubblicazione
- 1987
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Brossura
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0898713080
- ISBN 13
- 9780898713084
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Recensione
'The authors have written an interesting and lively account of recent developments in the study of Pitman Closeness. The book gathers together much of what is known in the area and presents it in a balanced manner. It is the best and most complete source of material on Pitman's measure of closeness and should be most useful to anyone interested in the subject.' William E. Strawderman, Professor of Statistics, Rutgers University
'Nicely presents history of Pitman's measure of closeness (PMC), applications to single-parameter estimation problems, PMC anomalies, and asymtotics.' American Mathematical Monthly
'This recent monograph assembles the widespread material concerning Pitman's measure of closeness (PMC) that is available in the literature and much of which is not widely known ... the authors recommend Pitman closeness as an interesting alternative criterion for comparing estimators. They investigate the usefulness of the PMC for this purpose, and discuss the properties of 'Pitman-closest' estimators. This is done both from a frequentist and Bayesian point of view, in both small-sample and large-sample settings. The book contains many fascinating examples and results.' E. L. Lehmann, Short Book Reviews
' ... a comprehensive survey of recent contributions to the subject. It discusses the merits and deficiencies of PMC, throws light on recent controversies, and formulates new problems for further research. Finally, there is a need for such a book, as PMC is not generally discussed in statistical texts. Its role in estimation theory and its usefulness to the decision maker are not well known. . . The contributions by the authors of this book have been especially illuminating in resolving some of the controversies surrounding PMC.' C. R. Rao, from the foreword
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