Robust estimation of the spherical normal distribution

This paper develops a new family of estimators, the minimum density power divergence estimators, for the parameters of the Spherical Normal Distribution. This family contains the maximum likelihood estimator as a particular case. The robustness is empirically illustrated through a Monte Carlo simulation study and two biological numerical examples. Tools needed to implement these methods are also provided.

---

Artykuł przedstawia nową rodzinę estymatorów parametrów sferycznego rozkładu normalnego minimalnej dywergencji. Ta rodzina obejmuje estymator największej wiarygodności jako przypadek szczególny. Odporność tych estymatorów jest zilustrowana empirycznie przez badanie symulacyjne Monte Carlo. Zamieszczone przykłady dla danych rzeczywistych dotyczą zagadnień z biologii. Pokazano również narzędzia potrzebne do wdrożenia tych metod.

---

Opracowanie rekordu ze środków MEiN, umowa nr SONP/SP/546092/2022 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2022-2023).