Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/94517
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Gomes, M. I. | - |
dc.contributor.author | Caeiro, F. | - |
dc.date.accessioned | 2014-04-22T06:10:40Z | - |
dc.date.available | 2014-04-22T06:10:40Z | - |
dc.date.issued | 2010 | - |
dc.identifier.uri | http://elib.bsu.by/handle/123456789/94517 | - |
dc.description.abstract | In this paper, we make use of probability weighted moments of largest observations, in order to build classes of estimators of the extreme value index, the primary parameter in statistics of extremes. Due to the speci city of the estimators, we propose the use of bootstrap computer intensive methods for an adaptive choice of the optimal number of order statistics to be used in the estimation. The developed methodology is applied to a data set in the eld of insurance. | ru |
dc.language.iso | en | ru |
dc.publisher | Minsk: BSU | ru |
dc.subject | ЭБ БГУ::ОБЩЕСТВЕННЫЕ НАУКИ::Информатика | ru |
dc.title | Adaptive probability weighted moments estimation | ru |
dc.type | conference paper | ru |
Располагается в коллекциях: | Section 1. ROBUST AND NONPARAMETRIC DATA ANALYSIS |
Полный текст документа:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
S01-GomesCaeiro.pdf | 652,71 kB | Adobe PDF | Открыть |
Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.