Extreme value statistics for censored data with heavy tails under competing risks

Abstract : This paper addresses the problem of estimating, in the presence of random censoring as well as competing risks, the extreme value index of the (sub)-distribution function associated to one particular cause, in the heavy-tail case. Asymptotic normality of the proposed estimator (which has the form of an Aalen-Johansen integral, and is the fi rst estimator proposed in this context) is established. A small simulation study exhibits its performances for fi nite samples. Estimation of extreme quantiles of the cumulative incidence function is also addressed.
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Metrika, Springer Verlag, 2018, 81 (7), pp.849-889
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Contributeur : Rym Worms <>
Soumis le : vendredi 13 janvier 2017 - 16:36:15
Dernière modification le : mardi 19 février 2019 - 10:48:44
Document(s) archivé(s) le : vendredi 14 avril 2017 - 20:21:53

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ExtremesCompetingRisks-HAL-13j...
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Identifiants

  • HAL Id : hal-01418370, version 2
  • ARXIV : 1701.05458

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Julien Worms, Rym Worms. Extreme value statistics for censored data with heavy tails under competing risks. Metrika, Springer Verlag, 2018, 81 (7), pp.849-889. 〈hal-01418370v2〉

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