Resumen

Los eventos extremos en terremotos, velocidad del viento, entre otros, son raros pero pueden tener efectos catastróficos en los seres humanos y el medio ambiente. El parámetro principal en la estimación de tales eventos raros es el índice de cola que mide la pesadez de la cola de una distribución subyacente. Dado que los eventos extremos son raros, la presencia de observaciones faltantes puede llevar a resultados erróneos. En vista de esto, hay un esfuerzo creciente por parte de los investigadores para abordar este problema. Sin embargo, los métodos existentes para estimar el índice de cola utilizan solo los datos no faltantes disponibles. Por lo tanto, si las observaciones faltantes son valores influyentes, ignorarlos podría introducir más sesgo y un error cuadrático medio (ECM) más alto en la estimación del índice de cola y, posteriormente, en otros estimadores de eventos extremos, como cuantiles altos y probabilidades de excedencia pequeñas. En este estudio, proponemos la imputación de las

• Materias:Algoritmo de reconocimiento Geometría proyectiva Ecuaciones fraccionarias Propiedades asintóticas Voltaje electrónico incorporado
• Subjects:Recognition algorithm Projective geometry Fractional equations Asymptotic properties Built-in electronic voltage
• Palabras claves:Eventos extremos; índice de cola; Observaciones faltantes; Sesgo; Error cuadrático medio; Imputación
• Keywords:Extreme events; Tail index; Missing observations; Bias; Mean square error; Imputation