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重尾分布的极值指数估计

作 者: 胡倩
导 师: 张立新
学 校: 浙江大学
专 业: 概率论与数理统计
关键词: 极值理论 极值指数估计量 位置不变 无偏估计 正规变化函数 渐近展开
分类号: O211.4
类 型: 硕士论文
年 份: 2010年
下 载: 42次
引 用: 0次
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内容摘要


极值理论作为处理极端事件的重要理论,其指数估计显得很重要。本文内容主要是对重尾分布的极值指数的估计。本文通过引入参数a,在位置不变的Hill型估计量的基础上提出了新的估计量,并且这些估计量都是半参数型估计量.文章在统计量Mn(α)(κ0,κ)的收敛性和渐近展开的基础上,在一阶正规变化的条件下讨论了新的估计量的相合性;在二阶正规变化的条件下,分别给出了新的估计量γ(1),γ(2)的渐近分布;并且给出了序列κ0的选择方法和参数a的选取。文章的第四部分分别就三种常见的重尾分布,在均值和均方误差的意义下,给出了随机模拟的结果和比较。

全文目录


摘要  3-4
Abstract  4-6
第一章 引言及预备知识  6-10
  1.1 引言  6
  1.2 极值理论  6-7
  1.3 正规变化函数  7-8
  1.4 文献综述  8-10
第二章 估计量γ_n~((1))及其性质  10-22
  2.1 准备知识  10
  2.2 估计量γ_n~((1))的弱相合性  10-12
  2.3 估计量γ_n~((1))的渐近分布  12-16
  2.4 k_0的最优选择  16-19
  2.5 参数α的选择  19-22
第三章 估计量γ_n~((2))及其性质  22-28
  3.1 估计量γ_n~((2))的弱相合性  22
  3.2 估计量γ_n~((2))的渐近分布  22-24
  3.3 k_0的最优选择  24-25
  3.4 参数α的选择  25-28
第四章 随机模拟  28-30
参考文献  30-32
致谢  32

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中图分类: > 数理科学和化学 > 数学 > 概率论与数理统计 > 概率论(几率论、或然率论) > 极限理论
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