Журнал Сибирского федерального университета. Серия «Математика и физика»
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор
Правила для авторов

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Журн. СФУ. Сер. Матем. и физ.:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Журнал Сибирского федерального университета. Серия «Математика и физика», 2022, том 15, выпуск 6, страницы 797–805
DOI: https://doi.org/10.17516/1997-1397-2022-15-6-797-805
(Mi jsfu1049)
 

Heavy tail index estimator through weighted least-squares rank regression
[Оценка индекса тяжелого хвоста с помощью взвешенной ранговой регрессии по методу наименьших квадратов]

Zahia Khemissi, Brahim Brahimi, Fatah Benatia

Laboratory of Applied Mathematics, Mohamed Khider University, Biskra, Algeria
Список литературы:
Аннотация: В этой статье мы предложили метод взвешенной оценки методом наименьших квадратов для оценки параметра формы распределения Фреше. Мы показываем производительность предложенной оценки в имитационном исследовании, установлено, что рассматриваемый метод взвешенной оценки показывает лучшую производительность, чем оценка максимального правдоподобия. Максимальное произведение оценки интервала и метода наименьших квадратов с точки зрения систематической ошибки и среднеквадратичной ошибки для большинства рассматриваемых размеров выборки. Кроме того, приведен реальный пример из датских данных, демонстрирующий работоспособность рассматриваемого метода.
Ключевые слова: Распределение Фреше, взвешенная регрессия наименьших квадратов, регрессия Ранга, моделирование методом Монте-Карло, параметр формы.
Получена: 10.07.2022
Исправленный вариант: 15.09.2022
Принята: 20.10.2022
Тип публикации: Статья
УДК: 519.65
Язык публикации: английский
Образец цитирования: Zahia Khemissi, Brahim Brahimi, Fatah Benatia, “Heavy tail index estimator through weighted least-squares rank regression”, Журн. СФУ. Сер. Матем. и физ., 15:6 (2022), 797–805
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{KheBraBen22}
\by Zahia~Khemissi, Brahim~Brahimi, Fatah~Benatia
\paper Heavy tail index estimator through weighted least-squares rank regression
\jour Журн. СФУ. Сер. Матем. и физ.
\yr 2022
\vol 15
\issue 6
\pages 797--805
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/jsfu1049}
\crossref{https://doi.org/10.17516/1997-1397-2022-15-6-797-805}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/jsfu1049
  • https://www.mathnet.ru/rus/jsfu/v15/i6/p797
  • Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Журнал Сибирского федерального университета. Серия "Математика и физика"
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:47
    PDF полного текста:20
    Список литературы:11
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024