0337287 20240103192913.120100122235959.9 Praha ÚTIA AV ČR, v.v.i 2010 40 s. Research Report 2275 Disparities Hypothetical quantization Asymptotic normality Power divergences Empirical quantization Divergences Asymptotic optimality Consistency cav_un_auth*0101218 Vajda Igor Stochastická informatika Department of Stochastic Informatics SI SI UTIA-B Ústav teorie informace a automatizace AV ČR, v. v. i. cav_un_auth*0259047 van der Meulen Edward BE http://library.utia.cas.cz/separaty/2010/SI/vajda-divergences between models and data under hypothetical and empirical quantizations.pdf 1M0572 GA MŠk CZ cav_un_auth*0001814 GA102/07/1131 GA ČR cav_un_auth*0228132 CEZ:AV0Z10750506 It is shown that the hypothetical quantization generates classical Pearson-type statistical criteria while the empirical quantization generates criteria asymptotically equivalent to the classical spacings-type statistical criteria. Asymptotic properties of the empirically generated criteria are derived and optimality of the quadratic criterion is proved. Je ukazáno, že hypotetické kvantování generuje clasická statistická kriteria Pearsonova typu, zatim co empirické kvantování generuje kriteria asymptoticky ekvivalentní klasickým přírůstkovým statistickým kriteriím.Jsou odvozeny asymptotické vlastnosti empiricky generovaných kriterií a dokázána optimálnost kvadratického kriteria. 2010 BB 4 O 4o 20231122133913.9 http://hdl.handle.net/11104/0181315 2010 Soubory v repozitáři: 0337287.pdf 2010 Praha ÚTIA AV ČR, v.v.i