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John H.J.Einmahl。;约翰·塞格斯

极值分布的谱测度的最大经验似然估计。 （英语） Zbl 1173.62042号

Ann.统计。 37，No.5B，2953-2989（2009）.
小结：考虑极值分布函数（G）最大吸引域中二元分布函数（F）的随机样本。该（G）由两个极值指数和一个谱测度来表征，后者决定了F的尾部相关结构。多元极值理论中的一个主要问题是关于L_p范数的谱测度（Phi-p）的估计。对于每一个（p\in[1，\infty]\），提出了一个非参数最大经验似然估计量。主要的新颖之处在于，这些估计量可以保证满足谱测度特征的矩约束。在允许尾部独立的条件下，证明了估计量的渐近正态性。此外，我们通过一些理论示例证明，这些条件很容易验证。仿真研究表明，新估计器的性能显著提高。两个案例研究说明了如何在实践中实施这些方法。

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引用于44文件

理学硕士：

62G32型 极值统计；尾部推断
62克05 非参数估计
6220国集团 非参数推理的渐近性质
62G30型 订单统计；经验分布函数
60F05型 中心极限和其他弱定理
2017年1月60日 函数极限定理；不变原理
62甲12 多元分析中的估计
65C60个 统计中的计算问题（MSC2010）
62M15型 随机过程和谱分析的推断

关键词：

函数中心极限定理;局部经验过程;力矩约束;多元极值;全国健康与营养检查调查;非参数极大似然估计量;尾部依赖性

软件：

依斯梅夫
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{J.H.J.Einmahl}和textit{J.Segers}，Ann.Stat.37，No.5B，2953--2989（2009；Zbl 1173.62042）
全文： 内政部 arXiv公司

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