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什里吉塔·巴塔查里亚;迈克尔·卡尔利西斯;斯蒂利安·斯托夫

Hill估计值的数据自适应调整和重尾数据极值中异常值的检测。 （英语） Zbl 1418.62215号

电子。J.统计。 1872-1925年（2019年）第1期第13页.
摘要：我们介绍了重尾分布指数的Hill估计量的一个修正版本，它对极端顺序统计中的扰动具有鲁棒性。在理想的Pareto设置下，在给定严格上分解点的所有无偏估计量中，估计量本质上是有限样本有效的。对于一般重尾模型，我们在二阶正则变分条件下建立了估计量的渐近正态性，并证明了它在Hall分布类中是最小最大速率最优的。我们还开发了一种自动的、数据驱动的方法来选择修剪参数，该方法产生了一种新型的稳健估计器，可以适应极端情况下未知的污染水平。这种自适应稳健性使得我们的估计器特别有吸引力，并且在数据的极值受到污染的情况下优于其他稳健性估计器。作为数据驱动的修剪参数选择的一个重要应用，我们获得了一种原则性识别重尾数据中极端异常值的方法。事实上，该方法已被证明能够正确识别先前探索的Condroz数据集中的异常值数量。

引用于5文件

MSC公司：

62G32型 极值统计；尾部推断
62G35型 非参数稳健性
62G30型 订单统计；经验分布函数

关键词：

修剪过的山坡;自适应鲁棒性;加权顺序检验;最小最大速率优化

软件：

远程终端设备;阿蒙
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{S.Bhattacharya}等人，《电子》。《美国联邦法律大全》第13卷第1期，1872-1925年（2019年；Zbl 1418.62215）
全文： 内政部 arXiv公司 欧几里得

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