Bias in estimation from type I censored samples

Summary
Let be a family of probability distributions on R¹. This paper raises the question whether a parameter θ=θ (P), Pt, is estimable on the basis of a type I censored sample (i.e. censored on a fixed set C). Two theorems are given that state conditions on θ and C that ensure that θ is not estimable. The results are applied to estimation problems for the normal and POISSON distributions; it turns out that unbiased estimation is impossible in the majority of practical cases.     

On the existence of bivariate moments of lower order given the existence of moments of higher order

Dit artikel geeft een voorbeeld van een twee-dimensionale waarschijnlijkheidsdcht-heid met de eigenschap, dat het bestaan van momenten van de vorm E(g^ky^l ) niet het bestaan garandeert van alle momenten van lagere orde, E(g^myⁿ ) met 0myⁿ ) met 0 < m < k en 0 < n < l is, dat de drie momenten E(x^k), E(y^l ) en E(x^ky^l ) bestaan, alsmede een iets algemener resultaat.