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        一類半?yún)⑽仓笖?shù)估計(jì)量的漸近性質(zhì)①

        2023-06-25 05:16:36余樂樂彭作祥
        關(guān)鍵詞:估計(jì)量化簡定理

        余樂樂, 彭作祥

        西南大學(xué) 數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院,重慶 400715

        設(shè){Xn,n≥1}為獨(dú)立同分布的隨機(jī)變量序列, 其分布函數(shù)為F(x).X1,n≤…≤Xn,n表示X1,…,Xn的次序統(tǒng)計(jì)量. 若存在規(guī)范化常數(shù)an>0和bn及非退化分布函數(shù)Gγ(x)使得

        (1)

        由文獻(xiàn)[1-2]可知

        (2)

        文獻(xiàn)[3]提出了著名的Hill估計(jì)量. 文獻(xiàn)[4]為減小Hill估計(jì)量的偏差, 構(gòu)造了矩率估計(jì)量. 文獻(xiàn)[5]利用函數(shù)gr,u(x)=xrlnu(x),x≥1構(gòu)造出如下的統(tǒng)計(jì)量

        (3)

        其中γr<1,u>-1. 利用(3)式可以將Hill估計(jì)量、 矩率估計(jì)量表示出來:

        極值指數(shù)估計(jì)的應(yīng)用非常廣泛, 相關(guān)研究可參見文獻(xiàn)[6-10].

        本文利用統(tǒng)計(jì)量Gn(k,r,u)構(gòu)造如下的尾指數(shù)估計(jì)量

        (4)

        (5)

        1 相合性和漸近正態(tài)性

        (6)

        其中

        2 定理的證明

        得到

        利用連續(xù)映射定理[12]和Slutsky定理[13], 定理得證.

        對定理2的證明, 我們需要下面的輔助引理.

        (7)

        其中

        (N1,N2)是二維零均值高斯向量, 滿足

        其中

        證由二階正規(guī)變換條件(5)式知, 對充分大的t,

        (8)

        (9)

        利用文獻(xiàn)[14]中的Cramer-Wold定理證明(7)式成立. 對任意(φ,ψ)∈R2, 有

        (10)

        其中

        由列為林德伯格中心極限定理可得

        (11)

        與文獻(xiàn)[15]引理1類似計(jì)算, 有

        (12)

        由(11)式,(12)式及Slutsky定理, 知

        (13)

        結(jié)合(10)式和(13)式, 引理得證.

        定理2的證明定義

        利用泰勒展式, (8)式和(9)式化簡為

        得到

        由引理1知

        結(jié)合(6)式, 定理2得證.

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