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Statistics of Multivariate Extremes with Applications in Risk Management

von Dr. Rodrigo Herrera

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Statistik und Sichtungsnachweis dieser Seite findet sich am Artikelende
 Zuletzt bearbeitet: 2012-08-22 19:45:14 Hindemith Fragment, Gesichtet, Rh, SMWFragment, Schmidt 2003, Schutzlevel sysop, Verschleierung

 Typus Verschleierung Bearbeiter Hindemith Gesichtet
Untersuchte Arbeit:
Seite: 14, Zeilen: 8-11
Quelle: Schmidt 2003
Seite(n): 12, 13, Zeilen: 12: 37-39; 13: 19-21
This class of distributions provide us with techniques to trade off the bias of having insufficient data in practice and meaningful extrapolations beyond the range of given data. Frèchet [sic!] distributions are primarily applied in finance because of their unbounded support on the positive halfline and their relationship to so called heavy-tailed distributions. [Seite 12: 37-39]

EVT provides techniques to trade off the bias of having insufficient data in practice and meaningful extrapolations beyond the range of given data.

[Seite 13: 19-21]

Fréchet distributions (ξ > 0) are primarily applied in practice because of their unbounded support on the positive halfline and their relationship to so-called heavy-tailed distributions.

 Anmerkungen Die Quelle ist nicht genannt. Sichter (Hindemith) Plagiatsfischer

 Zuletzt bearbeitet: 2014-01-07 00:23:06 Schumann Degen 2006, Fragment, Gesichtet, Rh, SMWFragment, Schutzlevel sysop, Verschleierung

 Typus Verschleierung Bearbeiter Graf Isolan Gesichtet
Untersuchte Arbeit:
Seite: 14, Zeilen: 32-35
Quelle: Degen 2006
Seite(n): 5, Zeilen: 1-7
2.2.2. Domains of attraction. We say that a random variable X with distribution function F belongs to the maximum domain of attraction of an extreme value distribution H if relation (2.2.8) holds. In that case we write F ε MDA(H). We get the following characterizations of the maximum domain of attraction of an extreme value distribution H. 1.2 Domains of Attraction

We say that a random variable X (or its distribution function F) belongs to the maximum domain of attraction of an extreme value distribution H if relation (1.1) holds. In that case we write X ε MDA(H) (or F ε MDA(H)). As an immediate consequence of the Poisson approximation (see Appendix A) we get the following characterisation of the maximum domain of attraction of an extreme value distribution H:

 Anmerkungen keine Kennzeichnung der Übernahme, keine Quellenangabe Sichter (Graf Isolan), KnallErbse

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Letzte Bearbeitung dieser Seite: durch Benutzer:Graf Isolan, Zeitstempel: 20120731191038