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第1章 引言
1.1 前言
1.2 基于分块方法极值指数估计的研究进展
1.3 基于记录值极值指数估计的研究进展
1.4 问题及论文安排
第2章 基于分块的重尾指数估计量
2.3 主要定理的证明
2.4 随机模拟与比较
第3章 基于记录值的重尾指数估计量
3.3 定理的证明
3.4 随机模拟及结果
第4章 总结与展望
参考文献
附录A:硕士期间发表论文
致谢
王嫣然;
西南大学;
记录值; 尾指数;
机译:基于较低记录值的分布函数的改进估计量
机译:基于较低记录值的I类广义Logistic分布中最大似然估计量的抽样分布
机译:基于记录值和记录间时间的广义指数分布估算
机译:重尾指数的M-bootstrap估计和中国股市的经验分析
机译:研究WLSMV和ULSMV估计量的基于卡方的模型拟合指数
机译:基于较低记录值的基于较低记录值的指数伸展凸孔分布的两个参数的应力 - 强度可靠性推断
机译:1977年路易斯安那白虾的尾长与尾重关系
机译:设置元素结构的特征识别指数的方法和装置,设置分子或分子聚集的特征识别指数的方法和装置,用于产生光控制的光学数据的光学数据的生成方法和装置基于元素结构获得的声音信息的控制信号生成,基于元素结构获得的声音信息,基于计算机可读记录介质的光发射控制的发光器件,以及由计算机执行的程序
机译:文本信息流量的时间分析,其中基于过去的流量值和过去的满意度指数预测满意指数的未来值
机译:数据块分配方法,用于例如移动无线网络涉及将内部节点分配给分配树的部分块完全重建为基于接收到的部分块的重建部分块
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