随机删失下重尾分布极值指数估计量的高斯近似
统计理论
2015-07-07 v8 统计理论
摘要
我们利用经验过程理论，将针对删失数据的修正 Hill 估计量近似为高斯过程。随后，我们仅在正则变化的通常二阶条件下推导了其渐近正态性。我们的方法放宽了 Einmahl, Fils-Villetard 和 Guillou (2008) 对重尾分布函数和上阶统计量样本比例所作的假设。
引用
@article{arxiv.1302.1666,
title = {Gaussian approximation to the extreme value index estimator of a heavy-tailed distribution under random censoring},
author = {Brahim Brahimi and Djamel Meraghni and Abdelhakim Necir},
journal= {arXiv preprint arXiv:1302.1666},
year = {2015}
}
备注
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