학술논문
Resampling based Bias Correction for Estimation in Generalized Extreme Value Distribution
이용수 0
- 영문명
- 발행기관
- 한국자료분석학회
- 저자명
- Md. Sharwar Murshed 박정수(Jeong Soo Park)
- 간행물 정보
- 『Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS)』Vol.10 No.1, 1~10쪽, 전체 10쪽
- 주제분류
- 자연과학 > 통계학
- 파일형태
- 발행일자
- 2008.02.28
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국문 초록
영문 초록
The generalized extreme value distribution is modeled to approximate the extreme individualities of a process. Our goal is to evaluate the performance among the estimation techniques of maximum likelihood estimator(MLE), penalized MLE and L-moment estimator with taking in account of bias. We try to improve the performance of likelihood method and it is found that the penalized maximum likelihood estimator(PMLE) with beta prior is the best. We introduce resampling(Bootstrap and Jackknife) based bias correction approaches. Based on simulation study, it is observed that the amount of bias obtained by Jackknife method is larger than Bootstrap. PMLE is recommended to use instead of MLE and L-moment estimator for negative case of the shape parameter. All of our erudition move towards to the Jeju wind speed data.
목차
1. Introduction
2. Generalized Extreme Value Distribution
3. Method of Estimation
4. Bias Correction Using Resampling
5. Simulation
6. Application to wind speed data
7. Conclusion and Discussion
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