随机删失下重尾指数估计的 $L_p$ 与几乎必然收敛性

Yunyi Zhang; Jiazheng Liu; Zexin Pan; Dimitris N. Politis

随机删失下重尾指数估计的 $L_p$ 与几乎必然收敛性

统计理论 2018-08-28 v1 统计理论

作者: Yunyi Zhang , Jiazheng Liu , Zexin Pan , Dimitris N. Politis

摘要

本文在随机删失及若干假设下，证明了 \cite{grama2008} 中所述尾指数估计量的 $L_p$ （其中 $p\geq 2$ ）与几乎必然收敛性。在给定假设下，估计量误差的 $p$ 阶矩被证明为 $O\left(\frac{1}{\log^{m\kappa/2}n}\right)$ 阶。我们还进行了若干有限样本模拟以量化该估计量的性能。有限样本结果表明，即便在删失率较高时，所提估计量仍能有效地找出潜在的尾指数。

关键词

重尾指数随机删失尾指数估计量 Lp 收敛几乎必然收敛有限样本模拟

引用

@article{arxiv.1808.08320,
  title  = {$L_p$ and almost sure convergence of estimation on heavy tail index under random censoring},
  author = {Yunyi Zhang and Jiazheng Liu and Zexin Pan and Dimitris N. Politis},
  journal= {arXiv preprint arXiv:1808.08320},
  year   = {2018}
}

备注

There are totally 6 figures and 17 pages of this article

随机删失下重尾指数估计的 $L_p$ 与几乎必然收敛性

摘要

关键词

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