雷纳托·桑托斯·达席尔瓦;费尔南多·费拉兹·多·纳西门托;马塞洛·布尔吉尼翁 应用于极端温度数据的动态线性季节模型：使用大阶统计分布的贝叶斯方法。 （英语） Zbl 07498007号 J.统计计算。模拟 92，第4期，705-723（2022）. 小结：在极值情况下，块极大值程序可以提供一些观察值，以便使用广义极值（GEV）分布进行推断。在本例中，一个有趣的替代方法是使用最大订单统计（GEV_r）。本研究旨在利用马尔可夫链蒙特卡罗方法和Metropolis-Hastings算法程序，基于贝叶斯估计，获得GEV的后验分布。这项研究的新颖之处在于引入了一个动态线性季节模型来捕捉\（GEV_r）随时间分布的参数。此外，我们还提出了一个自适应的动态准则，用于为每个时间点选择\（r）的最佳值。该模型在仿真中表现出良好的性能。此外，该模型的应用是在巴西Piaui Teresina的日最高温度（\celsius）数据集上进行的。 MSC公司： 62至XX 统计 关键词：贝叶斯主义者;马尔科夫蒙特卡洛;极值理论;动态模型;环境数据 软件：伊斯梅夫 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{R.Santos da Silva}等人，《统计计算杂志》。模拟92，No.4，705--723（2022；Zbl 07498007） 全文： 内政部 参考文献： [1] 汤普森，ML；雷诺兹，J。；Cox，LH，对流层臭氧气象调整统计方法综述，《大气环境》，35，617-630（2001） [2] 道森，TH.，《大海浪峰非线性的斯托克斯修正》，J Waterway Port Coast Ocean Eng，130，39-44（2004） [3] 巴马桑，C。；根，TL；Willig，MR.，《极端天气和气候对陆地生物群的影响》，美国气象学会，81，443-450（2000） [4] 韦尔塔，G。；Sanso，B.，极值的时间变化模型，《环境经济统计》，第14期，第285-299页（2007年） [5] 纳西门托，FF；Gamerman，D。；Lopes，HF.，《动态模型的时间变化极端模式》，Test，25，131-149（2016）·Zbl 1336.62099号 [6] 斯里兰卡利马；纳西门托，FF；Ferraz，VRS.，时变极值的回归模型，J Stat Comput Simul，88，2235-249（2018）·Zbl 07192550号 [7] 费希尔，RA，蒂佩特，LHC。样本中最大或最小成员的频率分布的限制形式。《剑桥哲学学会数学学报》，24。剑桥：剑桥大学出版社；1928年，第180-190页。 [8] 冯·米塞斯，R.La distribution de La plus grand de n valeurs。在论文选集第二卷。普罗维登斯（RI）：美国数学学会；第271-294.1954页。 [9] Jenkinson，AF.，气象要素年最大（或最小）值的频率分布，Q J R meteorological Soc，8158-171（1955） [10] Nascimento，F.Modelos概率Para dados extremos：Teoria e aplicacoes；2012 [11] Embrechts，P。；Kluppelberg，C。；Mikosch，T.，《模拟极端事件：保险和金融》（2013），纽约：Springer Science&Business Media，纽约 [12] 华盛顿州杜穆切尔。，估计稳定指数以测量尾部厚度：评论，Ann Stat，11，4，1019-1031（1983）·Zbl 0547.62022号 [13] Weissman，I.，基于k个最大观测值的参数和大分位数估计，美国统计协会杂志，73，812-815（1978）·Zbl 0397.62034号 [14] 韦斯特，M。；Harrison，J.，贝叶斯预测和动态模型（2006），纽约：Springer Science&Business Media，纽约 [15] 卡布拉斯，S。；马萨诸塞州卡斯特拉诺斯；Gamerman，D.，极值回归的默认贝叶斯方法，统计建模，11557-580（2011）·兹比尔1420.62108 [16] 纳西门托，FF；Gamerman，D。；Lopes，HF.，《通过完全似然的超越数据回归模型》，《环境经济统计》，第18495-512页（2011年） [17] 科尔斯，S。；Bawa，J。；Trenner，L.，《极值统计建模导论》208（2001），伦敦：Springer-Verlag出版社，伦敦·Zbl 0980.62043号 [18] CJ Kim。，带Markov开关的动态线性模型，《经济杂志》，60，1-22（1994）·Zbl 0795.62104号 [19] 科瓦尔博士；马特森，DS；Ruppert，D.，贝叶斯多元函数动态线性模型，美国统计协会，112733-744（2017） [20] Smith，RL。样本极值的阈值方法。在统计极限和应用中。多德雷赫特：施普林格；1984年，第621-638页·兹比尔0574.62090 [21] Bader，B。；严，J。；Zhang，X.，自动选择r作为r最大订单统计方法，并调整顺序测试，Stat Compute，271435-1451（2017）·Zbl 1384.62160号 [22] Rao，C.分数测试：历史回顾和最新发展。在排名和选择、多重比较和可靠性方面的进展。波士顿：Birkhäuser；2005年，第3-20页。 [23] 日本Tawn。，相依观测的极值理论模型，J Hydrol（Amst），101227-250（1988） [24] Benjamini，Y.，《发现错误发现率》，J R Stat Soc:Ser B（Stat Methodol），72405-416（2010）·Zbl 1411.62043号 [25] Shaffer，JP.，《多假设检验》，《心理学年鉴》，46，561-584（1995） [26] Benjamini，Y.，《同步和选择性推理：当前的成功和未来的挑战》，Biom J，52，708-721（2010）·Zbl 1208.62111号 [27] Y.本杰米尼。；Hochberg，Y.，《控制错误发现率：一种实用且强大的多重测试方法》，J R Stat Soc:Ser B（Methodol），57，289-300（1995）·Zbl 0809.62014号 [28] Y.本杰米尼。；Yekutieli，D.等人，《依赖性下多重测试中错误发现率的控制》，《Ann Stat》，29，1165-1188（2001）·Zbl 1041.62061号 [29] G'Sell，MG；Wager，S。；Chouldechova，A.，《顺序选择程序和错误发现率控制》，J R Stat Soc:Ser B（Stat Methodol），78，423-444（2016）·Zbl 1414.62341号 [30] 辛格，S。；特里帕蒂（YM Tripathi）；Wu，SJ.，基于对数正态记录值的贝叶斯估计和预测，应用统计杂志，44，5，916-940·兹比尔1516.62604 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。