海伦娜·佩内尔瓦;M.Ivette戈麦斯;弗雷德里科·卡埃罗;曼努埃拉·内维斯(M.Manuela Neves) 极值理论中的两个非约化偏差广义平均:渐近比较。 (英语) Zbl 1455.62099号 REVSTAT公司 18,第3期,281-298(2020年). 小结:Lehmer的均值(p\)(\mathrm{五十} (p)\))推广算术平均值,和{五十} (p)\)作为经典Hill EVI估计量的推广,极值指数(EVI)估计量很容易建立。除了参考这类估计量的渐近行为外,在最优水平上对此类估计量的成员进行的渐近比较表明,对于最小均方误差意义下的最优(p,k),估计中涉及的最高阶统计量的数量,它们的总体性能优于Hill EVI-估计量的近期推广,该估计量与幂平均值有关,也称为Hölder的均值-(p)。与其他“经典”非降维估计量的进一步比较仍然揭示了这类EVI估计量的竞争力。 引用于三文件 MSC公司: 62G32型 极值统计;尾部推断 62E20型 统计学中的渐近分布理论 60克70 极值理论;极值随机过程 关键词:沉重的尾巴;最佳调谐参数;半参数方法;统计极值理论 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{H.Penalva}等人,REVSTAT 18,No.3,281--298(2020;Zbl 1455.62099) 全文: 链接