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马雷克·阿伦达尔奇克;托马斯·科祖博夫斯基。;Anna K·帕诺斯卡。

使用Greenwood统计的广义Pareto指数置信区间和测试的计算方法。 （英语） 兹比尔1529.62009

REVSTAT公司 21，第3期，367-388（2023）.
摘要：广义帕累托分布（GPD）在极值统计中起着重要作用。我们指出了基于似然推理的GPD指数参数（α）的各种问题，并开发了不需要参数估计的替代测试策略。我们的测试统计是格林伍德统计，其概率分布相对于GPD内的（α）随机增加。我们将测试的性能与使用最大和比测试统计量（R_n）的测试进行了比较。还介绍了关于R_n性质的新结果，以及计算p值的建议和说明性数据示例。

MSC公司：

62-08 统计问题的计算方法
62F03型 参数假设检验
62层25 参数公差和置信区域
60埃15 不平等；随机排序
62G32型 极值统计；尾部推断
62页第12页 统计在环境和相关主题中的应用
65二氧化碳 蒙特卡罗方法

关键词：

变异系数;极端;广义帕累托分布;重尾分布;幂律;峰值超过阈值
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{M.Arendarczyk}等人，REVSTAT 21，No.3，367--388（2023；Zbl 1529.62009）
全文： 内政部

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