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Corrective to the article : Extreme Value Analysis - an Introduction Journal de la SFdS Vol. 154 No2, 66-97

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Texte intégral

(1)

Journal de la Société Française de Statistique

Vol. 158No. 3 (2017)

Corrective to the article :

Extreme Value Analysis - an Introduction Journal de la SFdS Vol. 154 No2, 66-97 *

Titre:Correctif à l’article : Introduction à l’analyse des valeurs extrêmes

Myriam Charras-Garrido

1

, Yves Deville

2

and Pascal Lezaud

3

Two mistakes appears in Proposition 2.9, one is due to a typographical error inBeirlant et al.(2004). We wish to thank Yves Deville for pointing them out.

Deux erreurs sont présentes dans la proposition 2.9, dont une est due à une erreur de typographie dansBeirlant et al.

(2004). Nous tenons à remercier Yves Deville pour nous les avoir signalées.

Proposition 2.9 (von Mises’ Theorem). Sufficient conditions on the density of a distribution for it belongs to D (G

γ

) are the following:

(i) Fréchet case: γ > 0. If ω (F ) = ∞ and lim

x↑∞

xr(x) = 1/γ, then F ∈ D (G

γ

),

(ii) Gumbel case: γ = 0. r(x) is ultimately positive in the neighbourhood of ω(F), is differen- tiable there and satisfies lim

x↑ω(F)dxd

1

r(x)

= 0, then F ∈ D (G

0

),

(iii) Reversed Weibull case: γ > 0. ω (F ) < ∞ and lim

x↑ω(F)

(ω (F) − x)r(x) = 1/γ, then F ∈ D (G

−γ

) .

The domain of attraction of Gumbel distributions covers a wide range of cdf. F, and checking the attraction condition to D (G

0

) is often tedious. More details on the Gumbel case are available:

in David and Nagaraja (2003)[Theorem 10.5.2] for a proof, in Embrechts et al. (2003)[Section 3.3.3] in which the Von Mises functions are introduced in order to characterise the distribution functions in D (G

0

). An alternative unified formulation of Proposition 2.9 is given in Falk et al.

(2011)[Theorem 2.1.2].

For instance, the Lomax distribution whose density is f (x) = (1 + x)

−(α+1)

with α > 0 and ω(F) = ∞ has r(x) = α/(1 + x) ; this distribution belongs to the Fréchet domain and satisfies (i).

Nevertheless, r

0

(x) → ∞ as x → ∞, but (1/r(x))

0

= α

−1

> 0.

* http://journal-sfds.fr/index.php/J-SFdS/article/view/169

1 INRA, UR346, F-63122 Saint-Genes-Champanelle, France.

E-mail:[email protected]

2 Ingénieur-conseil, France.

E-mail:[email protected]

3 Université Fédérale de Toulouse, ENAC, F-31055 Toulouse, France.

E-mail:[email protected]

Journal de la Société Française de Statistique,Vol. 158 No. 3 27-28 http://www.sfds.asso.fr/journal

© Société Française de Statistique et Société Mathématique de France (2017) ISSN: 2102-6238

(2)

28 M. Charras-Garrido, Y. Deville and P. Lezaud

References

Beirlant, J., Goegebeur, Y., Segers, J., and Teugels, J. (2004). Statistics of Extremes: Theory and Applications.

Probability and Statistics. Wiley.

David, H. A. and Nagaraja, H. (2003). Wiley series in probability and statistics.Order Statistics.

Embrechts, P., Klüppelberg, C., and Mikosch, T. (2003). Modelling Extremal Events for Insurance and Finance, volume 33 ofApplications of Mathematics. Springer.

Falk, M., Hüsler, J., and Reiss, R. D. (2011).Laws of small numbers: extremes and rare events. Birkhäuser/Springer.

Journal de la Société Française de Statistique,Vol. 158 No. 3 27-28 http://www.sfds.asso.fr/journal

© Société Française de Statistique et Société Mathématique de France (2017) ISSN: 2102-6238

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