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德泽·贝穆德斯，P。;塞缪尔·科茨

广义Pareto分布的参数估计。二、。 （英语） Zbl 1190.62039号

J.统计计划。推断 140，第6期，1374-1388（2010）.
摘要：这是论文的第二部分，重点回顾了估计广义帕累托分布（GPD）参数的方法。第一部分见同上，1353–1373（2010年；Zbl 1185.62051号). GPD在极值环境中是一个非常重要的分布。它通常用于建模超过非常高阈值的观测值。GPD在应用中的最终成功显然取决于参数估计过程。文献中存在许多估算GPD参数的方法。本文第一部分描述了估计过程，如最大似然法（ML）、矩量法（MOM）和概率加权矩法（PWM）。我们将继续审查GPD参数估计方法，特别是稳健的方法和使用贝叶斯方法的程序。正如在第一部分中一样，我们重点关注那些应用于现实世界数据的相对简单和直接的方法。

引用于17文件

MSC公司：

10层62层 点估计
2015年1月62日 贝叶斯推断
62层35 鲁棒性和自适应程序（参数推断）

关键词：

广义帕累托分布;订单统计;稳健的方法;贝叶斯推断

引文：

Zbl 1185.62051号

软件：

伊斯梅夫;贝叶斯DA;博尔斯塔德
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{P.de Zea Bermudez}和\textit{S.Kotz}，J.Stat.Plann。推断140，No.6，1374--1388（2010；Zbl 1190.62039）
全文： DOI程序

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