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根据重尾和轻尾分布估计极值分位数。 (英语) 兹比尔1428.62199

摘要:在[第二作者等人,同上141,No.1,429–444(2011;兹比尔1197.62049)]根据两个参数(τ和θ)引入了一个新的分布族,这两个参数包括Pareto型分布和Weibull尾分布。也提出了(θ)和极值分位数的估计,但它们都依赖于未知参数(τ),这使得它们在实际情况中没有用处。在本文中,我们提出了与θ无关的(τ)估计量。将我们的\(\tau\)估计值插入前两个估计值中,可以统一地从Pareto型和Weibull尾分布估计极值分位数。我们建立了三个新估计量的渐近分布,并在一个小型模拟研究和一个实际数据集上证明了它们的效率。

MSC公司:

62G32型 极值统计;尾部推断
62G05型 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
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全文: 内政部 哈尔

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