Estimating the second-order parameter of regular variation and bias reduction in tail index estimation under random truncation
本文提出了随机右截断Pareto型分布数据二阶参数的一个估计，并证明了它的相合性和渐近正态性。此外，我们还得到了尾指标的渐近无偏估计，并研究了它的渐近性质。我们的考虑是基于一个有用的高斯近似的尾部产品限制过程最近给出的Benchaira等人。[尾部产品限制过程截断数据与应用极值指数估计。Extremes，2016; 19：219-251]和Gomes等人的结果[极端统计中二阶参数的半参数估计。Extremes，2002; 5：387-414]。我们表明，通过模拟，建议的估计表现良好，在偏差和均方误差。
2016-10-20 math.ST stat.TH
Model Uncertainty and Selection of Risk Models for Left-Truncated and Right-Censored Loss Data
针对保险损失数据的左截断右删失特性，研究参数风险模型的不确定性与选择方法，推导估计量渐近性质，通过模拟和真实数据集评估多种模型验证工具的选择效果。
2024-01-31 math.ST stat.ME stat.TH
Distribution-Free Robust Linear Regression
CREST（经济与统计研究中心）；ENSAE（国立统计与经济管理学院）；Institut Polytechnique de Paris（巴黎理工学院）；University of Oxford（牛津大学）；ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院）
我们研究随机设计线性回归，没有假设协变量的分布和重尾响应变量。在这个分布的回归设置，我们表明，有界的条件二阶矩的响应给定的协变量是一个充要条件实现非平凡的保证。作为一个起点，我们证明了一个最佳版本的经典的期望范围内截断最小二乘估计由于Györfi，科勒，Krzyzyzyak，和步行。然而，我们发现，尽管它的最佳预期性能，这个过程失败的概率为常数的一些分布。然后，结合截断最小二乘，中位数的方法，和聚集理论的思想，我们构造了一个非线性估计实现超额风险的顺序$d/n$与一个最佳的次指数尾部。虽然现有的重尾分布的线性回归的方法集中在适当的估计，返回线性函数，我们强调，我们的程序是必要的不适当的分布自由设置实现非平凡的保证。
2021-10-21 cs.LG math.ST stat.ML
Analysis of Left Truncated and Right Censored Competing Risks Data
本文在潜在失效时间模型的假设下，对左截尾右截尾竞争风险数据进行了分析。假设有两个相互竞争的故障原因，虽然大多数结果可以扩展到两个以上的故障原因。假设失效竞争原因对应的寿命服从形状参数相同但尺度参数不同的韦布尔分布。讨论了模型参数的极大似然估计方法，并利用Bootstrap方法给出了模型参数的置信区间。当形状参数已知时，给出了尺度参数的极大似然估计的显式表达式;当形状参数未知时，给出了计算形状参数的极大似然估计的简单迭代方法.贝叶斯估计和相关的可信区间的未知参数也解决了一个非常灵活的先验的形状和尺度参数。广泛的蒙特卡罗模拟进行比较不同的方法的性能。为了说明的目的，提供了数值示例。最后，当两个相互竞争的失效原因被假定为具有不同形状参数的独立韦布尔分布时，结果得到了推广。
2020-08-18 stat.ME
Algorithm for the maximum likelihood estimation of the parameters of the truncated normal and lognormal distributions
本文给出了一种用极大似然估计一元截尾正态分布和对数正态分布参数的简便方法。它从作者先前介绍的对数正态分布的重新参数化开始，当对数正态分布接近幂律时特别有用，这是第一分布的极限情况。其中一个新参数量化了与幂律的距离，当幂律对数据给出了充分的描述时，这个参数就消失了。此时，另一个参数等于幂律的指数。相反，当使用标准参数化时，对数正态分布的参数在幂律附近发散。无论我们是否在这个邻域内，新参数都具有简化估计过程的特性。
2014-07-24 physics.data-an stat.CO
Behaviour of FWER in Normal Distributions
族间差错率（FWER）是同时推理的基石，经典的Bonferroni方法是控制FWER的最重要的频率论方法之一。本文研究了多重检验问题中Bonferroni过程的FWER的行为。在非渐近情形下，在等相关和一般正态条件下，我们建立了Bonferroni方法的FWER的上界.
2022-01-26 math.PR math.ST stat.TH
Efficient Integrated Volatility Estimation in the Presence of Infinite Variation Jumps via Debiased Truncated Realized Variations
针对无界变差跳跃的伊藤半鞅，提出基于两步去偏截断已实现变差的速率与方差高效波动率估计量，适用于Blumenthal-Getoor指数在(1,8/5)及更小情形，蒙特卡洛实验验证其优于现有方法。
2024-04-20 econ.EM math.ST q-fin.ST
Fitting and goodness-of-fit test of non-truncated and truncated power-law distributions
幂律分布包含了地球科学和其他领域大量过程的宝贵信息。虽然这些分布有合理的理论依据，但传统上支持幂律的经验证据一直很薄弱。最近，Clauset等人提出了一种系统的方法来找到在哪个范围内（如果有的话）某种分布表现为幂律。然而，他们的方法已经被发现失败，在这个意义上，真正的（模拟的）幂律尾部在某些情况下没有被识别出来，然后幂律假设被拒绝。此外，该方法不工作时，扩展到幂律分布与上截断。我们详细解释了一个类似的，但替代的程序，有效的截断以及非截断幂律分布，基于极大似然估计，Kolmogorov-Smirnov拟合优度测试，和蒙特卡罗模拟。提供了主要概念的概述以及其实际实施的秘诀。我们的方法的性能进行了测试，以前分析较少的系统方法的经验数据。这里介绍的数据库包括放射性核素的半衰期，在整个世界和南加州地震的地震时刻，由其他地方的热带气旋消耗的能量的代理，在意大利的森林火灾烧毁的面积，以及在南加州不同的空间分区计算的等待时间。我们认为该方法的运作非常令人满意。
2013-03-11 nlin.AO physics.data-an physics.geo-ph
Stratified Regression Analysis of Zero-Truncated Recurrent Event Data
本文针对零截断复发事件数据，提出一种结合人口普查补充信息的分层Cox回归模型及估计方法，并证明其一致性和渐近正态性，模拟显示其优于仅用零截断数据的最大似然估计。
2025-05-05 stat.ME
Testing for an ignorable sampling bias under random double truncation
在临床和流行病学研究中经常出现双截断数据。例如，当数据注册表由间隔采样形成时就是这种情况。二次截断通常会导致目标变量的抽样偏差，因此必须使用普通估计和推断程序的适当校正。不幸的是，双截尾分布的非参数极大似然估计有几个缺点，如潜在的不存在性和非唯一性问题，或大的估计方差。有趣的是，当抽样偏差可消除时，不需要对双重截断进行校正，这可能发生在区间抽样和其他抽样设计中。在这种情况下，普通的经验分布函数是一个一致的和完全有效的估计，通常带来显着的方差改善相比，非参数极大似然估计。因此，识别这种情况是至关重要的简单和有效的估计的目标分布。本文首次介绍了双截尾数据下可检验抽样偏差的原假设的形式检验方法。研究了所提出的检验统计量的渐近性质。介绍了一种在实际应用中逼近检验零分布的Bootstrap算法。在模拟场景中研究了该方法的有限样本性能。最后，应用于儿童癌症和帕金森病的发病数据。方差估计的改进进行了讨论和说明。
2023-01-09 stat.ME
Mean-square consistency of the $f$-truncated $\text{M}^2$-periodogram
本文讨论平稳随机过程或随机场的M $^2$（即多元和多维）谱密度函数的估计问题。我们提出了$f$ -截断周期图，即截断点是样本量的合适函数$f$的截断周期图。我们讨论了估计的渐近一致性，我们提供了三个具体的问题，可以使用所提出的方法来解决。仿真结果表明了该方法的有效性。
2022-08-25 math.OC math.ST stat.TH
Sequential FDR and pFDR control under arbitrary dependence, with application to pharmacovigilance database monitoring
本文提出在任意数据流相关性下控制FDR或pFDR的序贯多重检验程序，通过优化逐步下降检验的误差上界实现，模拟显示可节省45-65%样本量，并在英国黄卡药物警戒数据库上验证。
2024-11-26 stat.ME
Data-driven fixed-point tuning for truncated realized variations
本文针对带跳跃半鞅的截断已实现变差，提出基于随机定点迭代的数据驱动自动调参方法，仅需采样频率信息即可实现积分波动率的渐近有效估计，并在有限样本下优于现有流行方法。
2024-10-21 econ.EM math.ST stat.TH
Efficient pointwise estimation based on discrete data in ergodic nonparametric diffusions
构造了一种基于各态历经扩散过程的离散数据估计给定状态点处漂移系数的截断序贯方法。对于逐点绝对误差风险，得到了一个非渐近上界。对于渐近逐点minimax风险，得到了最优的收敛速度和界中的一个常数.因此，所提出的顺序程序的效率。
2015-09-18 math.ST stat.TH
On detecting changes in the jumps of arbitrary size of a time-continuous stochastic process
本文介绍了一个离散观测的伊藤半鞅的整个跳跃行为的突变和渐变的测试和估计程序。与现有的工作相比，我们分析跳跃的任意大小，不限于最低高度。我们的方法是基于弱收敛的截断序列经验分布函数的跳跃特性的基础伊藤半鞅。新的测试的临界值得到的乘数自助法，我们调查的测试性能也根据当地的替代品。一个广泛的模拟研究表明，新的程序的有限样本特性。
2019-02-07 math.ST stat.TH
Semimartingale Stochastic Approximation Procedures and Recursive Estimation
本文介绍了半鞅随机逼近过程，即Robbins-Monro型逼近，它自然地包含了鞅噪声下的广义随机逼近算法和半鞅统计模型的递推参数估计过程。一般结果的渐近行为的解决方案。特别地，建立了保证收敛性、收敛速率和渐近展开的条件.关于Polyak加权平均程序的结果也被提出。
2007-05-12 math.PR math.ST stat.TH
