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2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

Why Cannot We Have a Strongly Consistent Family of Skew Normal (and Higher Order) Distributions

verfasst von : Thongchai Dumrongpokaphan, Vladik Kreinovich

Erschienen in: Robustness in Econometrics

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

In many practical situations, the only information that we have about the probability distribution is its first few moments. Since many statistical techniques requires us to select a single distribution, it is therefore desirable to select, out of all possible distributions with these moments, a single “most representative” one. When we know the first two moments, a natural idea is to select a normal distribution. This selection is strongly consistent in the sense that if a random variable is a sum of several independent ones, then selecting normal distribution for all of the terms in the sum leads to a similar normal distribution for the sum. In situations when we know three moments, there is also a widely used selection—of the so-called skew-normal distribution. However, this selection is not strongly consistent in the above sense. In this paper, we show that this absence of strong consistency is not a fault of a specific selection but a general feature of the problem: for third and higher order moments, no strongly consistent selection is possible.

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Literatur
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6.
Metadaten
Titel
Why Cannot We Have a Strongly Consistent Family of Skew Normal (and Higher Order) Distributions
verfasst von
Thongchai Dumrongpokaphan
Vladik Kreinovich
Copyright-Jahr
2017
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-50742-2_4