Estimation de l'indice de queue lourde sous censure aléatoire

Estimation de l'indice de queue lourde sous censure aléatoire

L'estimation du MBA sous données complètes et censurées

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Le livre focalise sur l'estimation de l'indice de queue d'une distribution à queues lourdes avec des données complètes et incomplètes. Ce qui nous amène à l'estimation de la distribution des extrêmes (EVT), qui repose donc sur l'estimation de l'indice des valeurs extrêmes (EVI) Gamma. Parmi les plus importants on peut citer l'estimateur de Hill généralisé (G-Hill) et l'estimateur du maximum de vraisemblance (ML), car G-Hill est asymptotiquement sans biais. Et ML est un estimateur consistant avec un faible biais. La plupart des recherches en EVT se concentrent sur les distributions Ã...