Оценка индекса тяжелого хвоста с помощью взвешенной ранговой регрессии по методу наименьших квадратов

In this paper, we proposed a weighted least square estimator based method to estimate the shape parameter of the Frechet distribution. We show the performance of the proposed estimator in a simulation study, it is found that the considered weighted estimation method shows better performance than the maximum likelihood estimation. Maximum product of spacing estimation and least-squares in terms of bias and root mean square error for most of the considered sample sizes. In addition, a real example from Danish data is provided to demonstrate the performance of the considered methodВ этой статье мы предложили метод взвешенной оценки методом наименьших квадратов для оценки параметра формы распределения Фреше. Мы показываем производительность предложенной оценки в имитационном исследовании, установлено, что рассматриваемый метод взвешенной оценки показывает лучшую производительность, чем оценка максимального правдоподобия. Максимальное произведение оценки интервала и метода наименьших квадратов с точки зрения систематической ошибки и среднеквадратичной ошибки для большинства рассматриваемых размеров выборки. Кроме того, приведен реальный пример из датских данных, демонстрирующий работоспособность рассматриваемого метод