Studia i Prace WNEiZ US

Previously: Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego. Studia i Prace WNEiZ


ISSN: 2450-7733     eISSN: 2300-4096    OAI    DOI: 10.18276/sip.2016.45/2-05
CC BY-SA   Open Access   CEEOL

Issue archive / nr 45/2 2016
ESTYMATOR NIEOBCIĄŻONY CZY ESTYMATOR MINIMALIZUJĄCY BŁĄD ŚREDNIOKWADRATOWY
(Unbiased estimator versus minimum mean square error estimator)

Authors: Jan Purczyński
Uniwersytet Szczeciński
Keywords: unbiased estimator minimum mean square error estimator
Data publikacji całości:2016
Page range:10 (61-70)
Klasyfikacja JEL: C51
Cited-by (Crossref) ?:

Abstract

The aim of this paper in to answer the question whether the unbiased estimator (UN) or the minimum mean square error estimator (MMSEE). For this purpose simple examples of determining estimators of exponential and Laplace distributions parameters were considered. As criteria, the values of chi-square test statistic and Kolmogorov test statistic were examined. The obtained results do not provide an unequivocal answer to the problem.
Download file

Article file

Bibliography

1.Domański, C., Pruska, K. (2000). Nieklasyczne metody statystyczne. Warszawa: PWE.
2.El-Sayyad, G.M. (1967). Estimation of the Parameter of an Exponential Distribution. Journal of the Royal Statistical Society, 29, 3, 525–532.
3.Housila, P.S., Sarjinder, S., Jong-Min, K. (2012). Some Alternative Classes of Shrinkage Estimators for a Scale Parameter of the Exponential Distribution. The Korean Journal of Applied Statistics, 25 (2), 301–309.
4.Kotz, S., Kozubowski, T., Podgórski, K. (2001). The Laplace Distribution and Generalizations. Boston: Birkhauser.
5.Krzyśko, M. (1997). Statystyka matematyczna. Cz. 2. Poznań: Wyd. UAM.
6.Purczyński, J. (2003). Wykorzystanie symulacji komputerowych w estymacji wybranych modeli ekonometrycznych i statystycznych. Szczecin: Wyd. Naukowe US.