| 中文摘要 | 第4-6页 |
| 英文摘要 | 第6-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-22页 |
| 1.1 问题的背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 Pareto分布及其性质 | 第13-16页 |
| 1.3 EM算法 | 第16-17页 |
| 1.4 K-Means聚类分析 | 第17页 |
| 1.5 SCAD惩罚 | 第17-19页 |
| 1.6 K-S检验 | 第19-20页 |
| 1.7 论文结构安排 | 第20-22页 |
| 第2章 两成分混合广义Pareto模型的参数估计 | 第22-29页 |
| 2.1 两成分混合广义Pareto模型的矩估计 | 第22-24页 |
| 2.2 两成分混合广义Pareto模型的极大似然估计-EM算法 | 第24-27页 |
| 2.3 模拟实验 | 第27-29页 |
| 第3章 多成分混合广义Pareto模型的参数估计 | 第29-43页 |
| 3.1 SCAD惩罚参数估计的相合性(一致性) | 第30-36页 |
| 3.2 多成分混合广义Pareto模型的极大似然估计-EM算法 | 第36-41页 |
| 3.3 模拟实验 | 第41-43页 |
| 第4章 实证分析 | 第43-49页 |
| 4.1 2016年中国各省及自治区人口密度分析 | 第43-46页 |
| 4.2 2016年胡润中国富豪排行榜分析 | 第46-48页 |
| 4.3 实证分析总结 | 第48-49页 |
| 第5章 总结与展望 | 第49-50页 |
| 5.1 论文的主要工作 | 第49页 |
| 5.2 论文的重要创新点 | 第49页 |
| 5.3 问题的展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 致谢 | 第53页 |