کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6869786 | 681344 | 2014 | 17 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Nonparametric estimation of the conditional tail index and extreme quantiles under random censoring
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نظریه محاسباتی و ریاضیات
پیش نمایش صفحه اول مقاله

چکیده انگلیسی
The estimation of the tail index and extreme quantiles of a heavy-tailed distribution is addressed when some covariate information is available and the data are randomly right-censored. Several estimators are constructed by combining a moving-window technique (for tackling the covariate information) and the inverse probability-of-censoring weighting method. The asymptotic normality of these estimators is established and their finite-sample properties are investigated via simulations. A comparison with alternative estimators is provided. Finally, the proposed methodology is illustrated on a medical dataset.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computational Statistics & Data Analysis - Volume 79, November 2014, Pages 63-79
Journal: Computational Statistics & Data Analysis - Volume 79, November 2014, Pages 63-79
نویسندگان
Pathé Ndao, Aliou Diop, Jean-François Dupuy,