贝兰特，一月;马丁·布拉特;高·马里贝;安德烈·凡斯特 缺失最大观测值的尾部参数估计。 （英语） Zbl 07784506号 电子。J.统计。 17，编号2，3728-3761（2023）. 摘要：考虑在基础Pareto-type分布中缺少未知数量的最大数据的设置。为估计极值指数、缺失数据数和极值分位数提供了解决方案。对于所有缺失数据都超过观测数据的情况，提出了参数估计的渐近结果和估计中使用的顶部数据数量的自适应选择方法。还提出了最大观测数据上缺失极值数的估计。为此，一个关键组成部分是基于最大观测值之间距离的指数表示的似然解。利用正则化方法建立了一种高效快速的优化方法，并进行了仿真实验。该方法以钻石开采行业的数据集为例进行了说明，预计该行业将丢失大量钻石。 MSC公司： 62至XX 统计 关键词：极值指数;高分位数;缺失的观测值;正规化 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{J.贝兰特}等人，《电子》。J.Stat.17，No.2，3728--3761（2023；Zbl 07784506） 全文： 内政部 链接 参考文献： [1] Anderson，T.W.和Darling，D.A.（1954年）。适合度测试。美国统计协会杂志，49（268）：765-769。数学科学网：MR0069459·Zbl 0059.13302号 [2] Beirlant，J.、Dierckx，G.、Goegebeur，Y.和Matthys，G.（1999年）。尾部指数估计和指数回归模型。极端, 2(2):177-200. 数学科学网：MR1771132·Zbl 0947.62034号 [3] Beirlant，J.、Goegebeur，Y.、Segers，J.和Teugels，J.L.（2004年）。极值统计：理论与应用，第558卷。约翰·威利父子公司。数学科学网：MR2108013·Zbl 1070.62036号 [4] Bhattacharya，S.、Kallitsis，M.和Stoev，S.（2019年）。hill估计器的数据自适应调整和重尾数据极值中异常值的检测。《电子统计杂志》，13（1）：1872-1925。数学科学网：MR3964266·Zbl 1418.62215号 [5] Bladt，M.、Albrecher，H.和Beirlant，J.（2020年）。阈值选择和极端修剪。极端, 23(4):629-665. 数学科学网：MR4165035·Zbl 1466.62318号 [6] Feuerverger，A.和Hall，P.（1999）。通过建模偏离帕累托分布来估计尾部指数。《统计年鉴》，27（2）：760-781。数学科学网：MR1714709·兹比尔0942.62059 [7] Hall，P.和Welsh，A.H.（1985）。规则变化参数的自适应估计。《统计年鉴》，第331-341页。数学科学网：MR0773171·Zbl 0605.62033号 [8] Hill，B.M.（1975）。推断分布尾部的简单通用方法。《统计年鉴》，第1163-1174页。数学科学网：MR0378204·Zbl 0323.62033号 [9] Verster，A.、de Waal，D.、Schall，R.和Prins，C.（2012年）。一个截断的帕累托模型，用于估计大型钻石的开采不足。数学。地质科学。，44:91-100. [10] Xu，H.、Davis，R.和Samorodnitsky，G.（2022）。处理尾部估计中的缺失极值。极端, 25(2):199-227. 数学科学网：MR4417405·兹比尔1493.62265 [11] Zou，J.、Davis，R.A.和Samorodnitsky，G.（2020年）。没有最大值的极值分析：可以做什么？工程和信息科学中的概率，34（2）：200-220。数学科学网：MR4079139·Zbl 1440.62174号 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。