【摘 要】
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极值统计主要是研究随机变量或过程的极端情况的统计规律性.一元极植模型已在诸多领域得到广泛应用,但是采用多元极值可以得到更好的结果.从文献上我们看到了许多关于多元极
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极值统计主要是研究随机变量或过程的极端情况的统计规律性.一元极植模型已在诸多领域得到广泛应用,但是采用多元极值可以得到更好的结果.从文献上我们看到了许多关于多元极值的讨论,可是因为多元极值模型的多样性以及不统一性使得对多元极值的研究比起一元极值来就显得更加复杂.目前,大部分讨论是对多元极值的各个模型分别进行的.Fisher信息阵在参数估计中起着重要的作用.一些实际问题用Gumbel混合模型分析更好.因此该篇论文针对二元极值Gumbel混合模型得到Fisher信息阵的解析表达式,进而由Fisher信息阵的逆矩阵即可得到参数的极大似然估计值的渐近协方差,且用随机模拟的方法验证文中的结果是正确的.
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