右随机删失下条件极值指数估计量的模拟比较
统计计算
2017-09-27 v1
摘要
在极值分析中，极值指数起着至关重要的作用，因为它决定了潜在分布的尾部厚重程度，并且是估计其他极值事件所需的首要参数。本文回顾了在观测受右随机删失且存在协变量信息时极值指数的估计。此外，我们提出了一些极值指数的估计量，包括基于扰动 Pareto 分布的极大似然估计量。通过在相同条件下的模拟研究，对现有估计量与所提估计量进行了比较。结果表明，估计量的性能取决于删失比例、潜在分布、极值指数的大小以及最高顺序统计量的数量。总体而言，我们发现基于扰动 Pareto 分布的所提估计量对删失、极值指数的大小以及最高顺序统计量的数量具有稳健性。
引用
@article{arxiv.1709.08723,
title = {A Simulation Comparison of Estimators of Conditional Extreme Value Index under Right Random Censoring},
author = {Richard Minkah and Tertius de Wet and Ezekiel Nii Noi Nortey},
journal= {arXiv preprint arXiv:1709.08723},
year = {2017}
}
备注
conference