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托马斯·奥皮茨;拉斐尔·胡塞尔;哈康·巴卡;哈瓦德街

INLA走极端：用于估计高时空分位数的贝叶斯尾部回归。 （英语） Zbl 1407.62167号

极端 21，第3号，441-462（2018）.
小结：这项工作的动机是为第十届极值分析国际会议（EVA2017）组织的挑战，即在观测和未观测位置预测每月99.8%水平的日降雨量分位数。我们的方法基于贝叶斯广义加性建模框架，该框架旨在估计空间和时间上边际极值的复杂趋势。首先，我们使用伽马分布来估计包含空间和时间随机效应的降雨强度的高非平稳阈值。然后，我们使用贝努利分布和广义Pareto（GP）分布分别建模阈值超标的速率和大小，我们还假设阈值超标在空间和时间上都不同。潜在的随机效应是使用高斯过程先验进行加法建模的，这提供了很高的灵活性和可解释性。我们为尾部指数制定了一个惩罚复杂度（PC）先验规范，该规范将GP模型收缩为指数分布，从而防止出现不切实际的重尾。由于集成嵌套拉普拉斯近似（INLA），可以快速准确地估计后验分布。我们通过对EVA2017挑战提供的每日降雨量数据进行建模来说明该方法，该数据由1972年至2016年期间荷兰40个台站的观测数据组成。利用INLA的快速计算能力和强大的分布式计算资源，我们进行了广泛的交叉验证研究，以选择控制趋势平滑度的模型参数。我们的成绩明显优于简单的基准，并且可以与其他球队的最佳得分方法相媲美。

引用于20文件

MSC公司：

62G32型 极值统计；尾部推断
62英尺15英寸 贝叶斯推断
62立方米 空间过程推断
62页第12页 统计在环境和相关主题中的应用

关键词：

贝叶斯层次建模;极值分析会议挑战;极值理论;广义帕累托分布;高分位数估计;积分嵌套拉普拉斯近似（INLA）

软件：

GMRF库;R-INLA公司;伊斯梅夫;spBayes公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit｛T.Opitz｝等人，《极端主义21》，第3期，441-462（2018年；Zbl 1407.62167）
全文： DOI程序 arXiv公司

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