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广义帕累托分布的有效似然推理( Efficient likelihood-based inference for the generalized Pareto distribution )
Hideki Nagatsuka N. Balakrishnan
众所周知，广义Pareto分布(GPD)违背了最大似然法中经典的正则性条件，是一个很难推断的问题。对于参数估计，现有的大多数方法只能在有限的参数范围内进行令人满意的估计。此外，文献中对区间估计和假设检验的研究还很少。本文提出了一种新的GPD推理框架，它对形状参数K的所有值都能成功地进行推理。具体来说，我们提出了一种新的参数估计方法，并导出了一些渐近性质。然后，基于GPD的渐近性质，我们给出了新的置信区间和假设检验。数值结果表明，所提出的推论方法对K的所有选择都有很好的效果。
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