Competitive estimation of the extreme value index (2016)
- Authors:
- Autor USP: RODRIGUES, LIGIA CARLA PINTO HENRIQUES JORGE - IME
- Unidade: IME
- DOI: 10.1016/j.spl.2016.05.012
- Assunto: ESTATÍSTICA
- Keywords: Heavy tails; PORT methodology; Statistical extreme value theory
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Statistics & Probability Letters
- ISSN: 0167-7152
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 117, p. 128-135, 2016
- Status:
- Nenhuma versão em acesso aberto identificada
-
ABNT
GOMES, M. Ivette e HENRIQUES-RODRIGUES, Lígia. Competitive estimation of the extreme value index. Statistics & Probability Letters, v. 117, p. 128-135, 2016Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.spl.2016.05.012. Acesso em: 09 maio 2026. -
APA
Gomes, M. I., & Henriques-Rodrigues, L. (2016). Competitive estimation of the extreme value index. Statistics & Probability Letters, 117, 128-135. doi:10.1016/j.spl.2016.05.012 -
NLM
Gomes MI, Henriques-Rodrigues L. Competitive estimation of the extreme value index [Internet]. Statistics & Probability Letters. 2016 ; 117 128-135.[citado 2026 maio 09 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.spl.2016.05.012 -
Vancouver
Gomes MI, Henriques-Rodrigues L. Competitive estimation of the extreme value index [Internet]. Statistics & Probability Letters. 2016 ; 117 128-135.[citado 2026 maio 09 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.spl.2016.05.012 - PORT estimation of parameters of extreme events through generalized means
- Mean-of-order-p location-invariant extreme value index estimation
- Generalized means and peaks over random thresholds value-at-risk estimation
- Bootstrap methods in statistics of extremes
- Resampling-based methodologies in statistics of extremes: environmental and financial applications
- New frontiers in statistics and data science
- Location-invariant reduced-bias tail index estimation under a third-order framework
- Swimming performance index based on extreme value theory
- Adaptive estimation for light-tailed models
- Mean-of-order-p value-at-risk estimation: a Monte-Carlo comparison
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