摘要

对于高维多元极值分布或最大稳定过程,当考虑最大值的出现时间时,基于完全似然的推断是可行的;如果没有这些信息,|d美元$|-由于似然中的大量项,维数似然推理通常被排除在外。然而,一些研究指出,在进行包含此类事件信息的高维推理时,尤其是当依赖性较弱时,存在偏见。我们解释了这一现象,表明对于中等维度的无偏见推理,维度|d美元$|应小于向量个数的平方根,取其分量最大值。提出了一种偏差减少技术,并在极值logistic模型上进行了说明。

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