广义Pareto分布近似广义最小二乘估计
广义Pareto分布(generalized Pareto distribution,GPD)是统计分析中的一个极为重要的分布.对基于广义Pareto分布的若干个样本分位数进行了研究.首先,求解具有较高精度的形状参数的参数估计;其次,得出广义Pareto分布位置参数及尺度参数的近似广义最小二乘估计.本方法简单易行,对形状参数的存在条件没有限制,通过Monte Carlo模拟验证了该方法具有较高的精度.
广义Pareto分布、近似广义最小二乘估计、次序统计量、概率加权矩估计、蒙特卡洛模拟
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O212(概率论与数理统计)
北京市自然科学基金资助项目1062001
2012-07-09(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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789-792