节点文献
修正的Pickands估计样本点分割的自助估计方法
Using a Bootstrap Method to Choose the Sample Fraction in Modified Pickands Estimation
【摘要】 在本文中,我们着重研究了极值指数的修正的Pickands型估计的样本点分割方法.我们在渐近二阶矩最小的准则下,利用子样本自助法给出了修正的Pickands型估计的样本点分割方法,从理论上证明了该估计的大样本性质,说明了这种分割在渐近二阶矩最小的准则下是渐近最优分割,同时提出了自适应的样本点分割的自助算法.
【Abstract】 In this paper, the optimality problem of sample fraction in modified Pickands estimation is studied. Under the asymptotic second moment principle, recurring to sub-sample bootstrap method, we solve the optimality problem of sample fraction in modified Pickands estimation, and prove the limit properties, illuminate our sample fraction is optimal under the asymptotic second moment principle. Simultaneity, an adaptive bootstrap procedure is given.
【基金】 国家社会科学基金(编号:04BTJ010)湖南省自然科学基金(编号:05JJ40106)资助项目
- 【文献出处】 应用数学学报 ,Acta Mathematicae Applicatae Sinica , 编辑部邮箱 ,2006年02期
- 【分类号】O212.7
- 【被引频次】10
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