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https://di.univ-blida.dz/jspui/handle/123456789/14935
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Élément Dublin Core | Valeur | Langue |
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dc.contributor.author | Bari, Amina | - |
dc.date.accessioned | 2022-03-27T09:35:29Z | - |
dc.date.available | 2022-03-27T09:35:29Z | - |
dc.date.issued | 2022 | - |
dc.identifier.uri | http://di.univ-blida.dz:8080/jspui/handle/123456789/14935 | - |
dc.description | 130 p. : ill. ; 30 cm. | fr_FR |
dc.description.abstract | Le principal résultat obtenu par Fisher et Tippett en 1928 sur les lois limites possibles du maximum d'échantillon a apparemment créé l'idée que la théorie des valeurs extrêmes était quelque chose d'assez spécial, très différent de la théorie de la limite centrale classique. Dans cette thèse, nous définissons et étudions l'un des indices les plus populaires qui mesure l'inégalité des revenus du capital, connu par l'indice de Gini, nous construisons un estimateur de l'indice de Gini dans le cas des distributions à queue lourde, surtout lorsque les données sont censurées. | fr_FR |
dc.language.iso | en | fr_FR |
dc.publisher | Univ.-Blida 1 | fr_FR |
dc.subject | Indice extréme | fr_FR |
dc.subject | Indice de Gini | fr_FR |
dc.subject | Distributions à queue lourde | fr_FR |
dc.title | Contribution to the estimation of risk measures for heavy-tailed distributions under censored data | fr_FR |
dc.type | Thesis | fr_FR |
Collection(s) : | Thèse de Doctorat |
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Fichier | Description | Taille | Format | |
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32-510-173-1.pdf | Thèse de Doctorat | 1,21 MB | Adobe PDF | Voir/Ouvrir |
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