基于中间分位数的高分位数近似
统计理论
2017-02-23 v4 概率论
统计理论
摘要
受需要估计极小超越概率的分位数的应用启发，本文探讨了针对由样本大小的幂次（指数小于 -1）界定的概率的高分位数估计问题。为此，我们探索了一种替代广义 Pareto 尾部极限的正则性假设。我们提供了采用该替代正则性假设的动机，并证明其等价于生存函数对数的极限关系，即 log-GW 尾部极限；该极限推广了 GW（广义 Weibull）尾部极限，而后者又是 Weibull 尾部极限的推广。我们描述了吸引域，并给出了基于 log-GW 尾部的分位数近似及简单分位数估计量的收敛结果。文中展示了模拟结果，并指出了基于 log-GW 的高分位数估计的优势与局限性。
引用
@article{arxiv.1307.6501,
title = {Approximation of high quantiles from intermediate quantiles},
author = {Cees de Valk},
journal= {arXiv preprint arXiv:1307.6501},
year = {2017}
}