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马康，G。;南卡罗来纳州帕多安。;纳沃，P。;穆利埃，P。;塞格斯，J。

使用Bernstein多项式对Pickands相关函数进行多元非参数估计。 （英语） Zbl 1359.62191号

J.统计计划。推断 183, 1-17 (2017).
摘要：风险分析中的许多应用都需要估计多元极大值之间的相关性，特别是在环境科学中。这种依赖性可以用底层极值copula的Pickands依赖函数来描述。这里，将非参数估计量构造为矩阵图的多元扩展的样本等价物。通过伯恩斯坦多项式表示，考虑了Pickands依赖函数族的形状约束。发展了估计器的大样本理论，并通过仿真研究评估了其有限样本性能。该方法以法国全国各气象站1993年至2011年记录的每周最大小时降雨量数据集为例进行了说明。这些站点被分为七个站点组成的集群，其中我们关注的是每个集群内的极端相关性。

引用于21文件

MSC公司：

62甲12 多元分析中的估计
62G05型 非参数估计
62G08号 非参数回归和分位数回归
62页第12页 统计在环境和相关主题中的应用

关键词：

伯恩斯坦多项式;极值依赖;极值copula;暴雨;非参数估计;多元MAX稳定分布;Pickands依赖函数
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\textit{G.Marcon}等人，J.Stat.Plann。推断183，1-17（2017；Zbl 1359.62191）
全文： 内政部 arXiv公司

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