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