推广的Pickands型估计量渐近正态的充要条件（英文）  

The Necessary and Sufficient Conditions on Asymptotic Normality for Extended Pickands' Estimator

作　　者：伍度志[1] 胡爱平[2] 吴松林[1] 陈星[1] 

机构地区：[1]后勤工程学院基础部,重庆401311 [2]重庆理工大学数学与统计学院,重庆400054

出　　处：《后勤工程学院学报》2016年第2期8-15,共8页Journal of Logistical Engineering University

基　　金：国家自然科学基金项目(61372194;60974147);国家青年基金项目(61004138);重庆市前沿与应用基础研究计划项目(CSTC 2013jcyja40013;CSTC 2013jcyj A00006;CSTC 2014jcyj A00002)

摘　　要：估计量的研究是数理统计的一个重要方向,设计好的估计量一直是相关研究工作者的一项重要工作。渐近正态性作为评价估计量好坏的基本标准之一,是众多经典估计量所具有的性质。针对一类Pickands估计量,利用极值理论和顺序统计量极限性质,在较弱条件下获得了Pickands估计量渐近正态分布的充要条件,为该估计量的工程应用提供指导。The study on estimator is an important domain in statistics, and the evaluation of a estimator isbased on its properties. The asymptotic normality, as a basic standard to evaluate a estimator, is satisfied by mostclassical estimators. In this paper, by using the extreme value theory and asymptotic property of order statistics,the necessary and sufficient conditions of asymptotic normality for a kind of Pickands estimator is derived undersome mild conditions, which can provide guidance for the application of the estimator.

关 键 词：顺序统计量 渐近正态 正规变化函数 

分 类 号：O211[理学—概率论与数理统计]