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Optimal estimation for the Pareto distribution

机译：帕累托分布的最优估计

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This paper proposes an optimal estimation method for the shape parameter, probability density function and upper tail probability of the Pareto distribution. The new method is based on a weighted empirical distribution function. The exact efficiency functions of the estimators relative to the existing estimators are derived. The paper gives L_1 -optimal and 12-optimal weights for the new weighted estimator. Monte Carlo simulation results confirm the theoretical conclusions. Both theoretical and simulation results show that the new estimation method is more efficient relative to several existing methods in many situations.
机译：针对帕累托分布的形状参数，概率密度函数和上尾概率，提出了一种最优的估计方法。新方法基于加权经验分布函数。推导了估算器相对于现有估算器的确切效率函数。本文为新的加权估计量给出了L_1最优权重和12最优权重。蒙特卡洛模拟结果证实了理论结论。理论和仿真结果均表明，在许多情况下，新的估计方法相对于几种现有方法更为有效。

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