, Dans ces cas là, l'approximation de Weissman est meilleure que celle associéeà ET alors que l'estimateur de Weissman n'a pasété initialement dédiéà ces types de lois. Ces résultats seront illustrés numériquement lors de l'exposé. Dans un premier temps, l'exactitude deséquivalents seraévaluée sur des simulations

C. Albert, A. Dutfoy, and S. Girard, Asymptotic behavior of the extrapolation error associated with the estimation of extreme quantiles, 2019.
URL : https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01692544

L. Gardes and S. Girard, Conditional extremes from heavy-tailed distributions : An application to the estimation of extreme rainfall return levels, Extremes, vol.13, issue.2, pp.177-204, 2010.
URL : https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00371757

J. Diebolt, L. Gardes, S. Girard, and A. Guillou, Bias-reduced extreme quantile estimators of Weibull tail-distributions, Journal of Statistical Planning and Inference, vol.138, issue.5, pp.1389-1401, 2008.

L. De-haan and A. Ferreira, Extreme value theory : an introduction, 2007.

N. H. Bingham, C. M. Goldie, and J. L. Teugels, Regular variation, vol.27, 1989.

I. Weissman, Estimation of parameters and large quantiles based on the k largest observations, Journal of the American Statistical Association, vol.73, issue.364, pp.812-815, 1978.

B. M. Hill, A simple general approach to inference about the tail of a distribution. The annals of statistics, pp.1163-1174, 1975.

I. Pickands and J. , Statistical inference using extreme order statistics. The Annals of Statistics, vol.3, pp.119-131, 1975.