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塞缪尔·米勒；卡斯帕·鲁菲巴赫

平滑尾振估计。 （英语） Zbl 1179.62075号

J.统计计算。模拟 79，第9期，1155-1167（2009）.
摘要：出现在极值理论中的两个参数分布函数——广义极值分布和广义Pareto分布——如果极值指数为（伽马\in[-1，0]\），则具有对数凹密度。用基于估计对数压缩密度的分布函数中的相应分位数替换尾频估计量中的顺序统计量，得到了新的光滑分位数和尾频估计。这些新的估计量旨在估计尾部指数，尤其是在小样本中。作为经验分布函数的平滑器，对数曲线分布函数估计器在很大程度上降低了估计可变性，而不是引入偏差。因此，蒙特卡罗模拟表明，在均方误差方面，平滑版本的估计量远远优于非平滑版本的相应估计量。

引用于13文件

MSC公司：

62G32型 极值统计；尾部推断
62克30 订单统计；经验分布函数
65二氧化碳 蒙特卡罗方法
62G07年 密度估算

关键词：

极值理论；对数曲线密度估计；负Hill估计量；Pickands估计器；尾振估计；小样本性能

软件：

光滑尾巴；对数凝聚体
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{S.Muller}和\textit{K.Rufibach}，J.Stat.Compute。模拟79，第9期，1155--1167（2009；Zbl 1179.62075）
全文： DOI程序 arXiv公司

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