A simple class of reduced bias kernel estimators of extreme value parameters (2019)
- Authors:
- Autor USP: RODRIGUES, LIGIA CARLA PINTO HENRIQUES JORGE - IME
- Unidade: IME
- DOI: 10.1002/cmm4.1025
- Assunto: DISTRIBUIÇÕES DE EXTREMOS
- Keywords: asymptotic bias; extreme value index; extreme quantile; Statistics of Extremes
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Computational and Mathematical Methods
- ISSN: 2577-7408
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 1, n. 3, p. 1-12, 2019
- Status:
- Artigo possui versão em acesso aberto em repositório (Green Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão publicada (Published version)
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-
ABNT
CAEIRO, Frederico e HENRIQUES-RODRIGUES, Lígia e GOMES, Dora Prata. A simple class of reduced bias kernel estimators of extreme value parameters. Computational and Mathematical Methods, v. 1, n. 3, p. 1-12, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1002/cmm4.1025. Acesso em: 24 mar. 2026. -
APA
Caeiro, F., Henriques-Rodrigues, L., & Gomes, D. P. (2019). A simple class of reduced bias kernel estimators of extreme value parameters. Computational and Mathematical Methods, 1( 3), 1-12. doi:10.1002/cmm4.1025 -
NLM
Caeiro F, Henriques-Rodrigues L, Gomes DP. A simple class of reduced bias kernel estimators of extreme value parameters [Internet]. Computational and Mathematical Methods. 2019 ; 1( 3): 1-12.[citado 2026 mar. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1002/cmm4.1025 -
Vancouver
Caeiro F, Henriques-Rodrigues L, Gomes DP. A simple class of reduced bias kernel estimators of extreme value parameters [Internet]. Computational and Mathematical Methods. 2019 ; 1( 3): 1-12.[citado 2026 mar. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1002/cmm4.1025 - PORT estimation of parameters of extreme events through generalized means
- Competitive estimation of the extreme value index
- 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
- Value-at-risk estimation and the PORT mean-of-order-p methodology
- Location-invariant reduced-bias tail index estimation under a third-order framework
- Reduced‐bias kernel estimators of a positive extreme value index
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