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Details

Autor(en) / Beteiligte
Titel
Accurate approximation of the expected value, standard deviation, and probability density function of extreme order statistics from Gaussian samples
Ist Teil von
  • Communications in statistics. Simulation and computation, 2024-02, Vol.53 (2), p.869-878
Ort / Verlag
Philadelphia: Taylor & Francis
Erscheinungsjahr
2024
Quelle
Taylor & Francis
Beschreibungen/Notizen
  • We show that the expected value of the largest order statistic in Gaussian samples can be accurately approximated as ( 0.2069   ln   ( ln   ( n ) ) + 0.942 ) 4 , where n ∈ [ 2 , 10 8 ] is the sample size, while the standard deviation of the largest order statistic can be approximated as − 0.4205 arctan ( 0.5556 [ ln ( ln   ( n ) ) − 0.9148 ] ) + 0.5675 . We also provide an approximation of the probability density function of the largest order statistic which in turn can be used to approximate its higher order moments. The proposed approximations are computationally efficient, and improve previous approximations of the mean and standard deviation given by Chen and Tyler ( 1999 ).
Sprache
Englisch
Identifikatoren
ISSN: 0361-0918
eISSN: 1532-4141
DOI: 10.1080/03610918.2022.2034865
Titel-ID: cdi_crossref_primary_10_1080_03610918_2022_2034865

Weiterführende Literatur

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