We propose a family of confidence intervals for nonparametric moment estimators if the observations have large or infinite variances. The theoretical underpinnings which guarantee the soundness of the method are demonstrated. Extensive numerical simulations show its superiority over bootstrap and normal approximation and its wide applicability. Finally, a confidence interval to estimate the coupling strength in neuronal networks is proposed.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.