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约翰·塞格斯

马尔可夫树的单分量与多分量正则变化和极值。 （英语） Zbl 1473.60086号

高级申请。普罗巴伯。 52，第3期，855-878（2020）。
摘要：马尔可夫树是由树的节点索引的随机向量，其分布由相邻变量对的分布和条件独立关系列表决定。假设与这些对相关的马尔可夫核的尾部，当树根的变量趋于无穷大时，自归一化随机向量的条件分布弱收敛到耦合随机游动的随机向量，称为尾树。此外，如果条件变量具有规则变化的尾部，则马尔可夫树满足单分量规则变化的形式。更改根的位置，即更改条件变量，会产生不同的尾树。当条件变量的边际分布的尾部平衡时，这些尾树通过一个公式连接，该公式推广了正则变化平稳时间序列的时间变化公式。当各种单分量常规变量语句绑定到单个多分量语句中时，最容易理解该公式。多分量规则变化理论是针对一般随机向量（不一定是马尔可夫树）制定的，着眼于其他模型（图形或其他）。

引用于6文件

MSC公司：

60G70型 极值理论；极值随机过程
62G32型 极值统计；尾部推断
62甲12 多元分析中的估计

关键词：

有条件的独立性;图形模型;Hüsler-Reiss分布;最大线性模型;马尔可夫树;多元帕累托分布;Pickands依赖函数;规则变化;根变化公式;尾部测量;尾树;时间变化公式
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{J.Segers}，高级应用程序。普罗巴伯。52，第3号，855--878（2020；Zbl 1473.60086）
全文： 内政部 arXiv公司

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