Estimation of quantiles of the maximum of N observations
N 个观测最大值的分位数估计AI 解读 ↓
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N 个观测最大值的分位数估计
- 研究问题
- 给定来自未知分布的独立同分布观测，如何估计一组观测最大值的分位数，并建立估计量的渐近性质？
- 方法与思路
- 作者借助渐近极值理论考察最大值分布的两种参数近似，构造近似最大似然估计，并开展小规模模拟。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称给出估计一致性与渐近正态性的条件，并用模拟研究估计性质；两种近似的具体形式和表现未列明。
- 阅读关注点
- 应核对两种极值近似的适用域、观测数量与估计样本量的渐近安排，以及所估分位数的位置和模拟设计。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；FN 的幂次排版不清，需查原文；不能补造公式、条件或尾部估计表现。
原文摘要
Given independent and identically distributed random variables from an unknown distribution F, we want to estimate quantiles of FN. Using asymptotic extreme-value theory, two parametric approximations to FN are considered and approximate maximum likelihood estimates are obtained. Conditions for consistency and asymptotic normality of these estimates are given, and properties of the estimates are obtained through a small simulation study.