Asymptotic properties of minimum distance estimators dependent on covariables.

En este trabajo se obtienen propiedades de consistencia y normalidad asintótica para el estimador no paramétrico de la función de regresión (m(x)) resultante de la extensión de la metodología de mínima distancia de Cramer-von Mises al contexto de la estimación de curvas. Se hacen algunas consideraciones acerca de la robustez del estimador resultante en base a la función de influencia local (LIF) y se realiza un estudio de Monte Carlo comparativo con otros métodos de estimación.In this paper consistency and asymptotic normality are obtained for a class of nonparametric regression function estimators arising from the extension of the minimum Cramer-von Mises distance methodology to the context of curve estimation. Some considerations about the robustness of these estimators are made, based on the concept of local influence function (LIF). Also, we present a Monte Carlo study for the comparison between these estimators and other methods of estimation

Asymptotic properties of minimum distance estimators dependent on covariables.

En este trabajo se obtienen propiedades de consistencia y normalidad asintótica para el estimador no paramétrico de la función de regresión (m(x)) resultante de la extensión de la metodología de mínima distancia de Cramer-von Mises al contexto de la estimación de curvas. Se hacen algunas consideraciones acerca de la robustez del estimador resultante en base a la función de influencia local (LIF) y se realiza un estudio de Monte Carlo comparativo con otros métodos de estimación.In this paper consistency and asymptotic normality are obtained for a class of nonparametric regression function estimators arising from the extension of the minimum Cramer-von Mises distance methodology to the context of curve estimation. Some considerations about the robustness of these estimators are made, based on the concept of local influence function (LIF). Also, we present a Monte Carlo study for the comparison between these estimators and other methods of estimation

Overall Comparison at the Standard Levels of Recall of Multiple Retrieval Methods with the Friedman

Abstract. We propose a new application of the Friedman statistical test of significance to compare multiple retrieval methods. After measuring the average precision at the eleven standard levels of recall, our application of the Friedman test provides a global comparison of the methods. In some experiments this test provides additional and useful information to decide if methods are different.