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
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
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: 10 jan. 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 jan. 10 ] 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 jan. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.spl.2016.05.012 - Generalized means and peaks over random thresholds value-at-risk estimation
- Mean-of-order-p location-invariant extreme value index estimation
- Resampling-based methodologies in statistics of extremes: environmental and financial applications
- PORT estimation of parameters of extreme events through generalized means
- Bootstrap methods in statistics of extremes
- Swimming performance index based on extreme value theory
- A simple class of reduced bias kernel estimators of extreme value parameters
- Value-at-risk estimation and the PORT mean-of-order-p methodology
- New frontiers in Statistics and Data Science
- Adaptive estimation for light-tailed models
Informações sobre o DOI: 10.1016/j.spl.2016.05.012 (Fonte: oaDOI API)
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