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广义极大线性模型及其统计插值

部分： 随机过程

剑桥大学出版社在线出版：2016年3月30日

迈克尔·福尔克 ,
马丁·霍夫曼 和
马克西米利安·佐特
迈克尔·福尔克*
附属：
兹堡大学
马丁·霍夫曼*
附属：
兹堡大学
马克西米利安·佐特*
附属：
兹堡大学
*
∗邮政地址：德国维尔茨堡大学数学研究所，Emil-Fischer-Str.30，97074。
∗邮政地址：德国维尔茨堡大学数学研究所，Emil-Fischer-Str.30，97074。
∗邮政地址：德国维尔茨堡埃米尔-费舍大街30号维尔茨堡大学数学研究所，邮编：97074。
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摘要

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我们提出了一种在中生成最大稳定进程的方法C类[0，1]来自中的最大稳定随机向量R（右）d日通过概括最大线性模型由Wang和Stoev（2011）建立。为此，提出了一种保持最大稳定性的插值技术。结果表明，如果随机向量遵循某个初始最大稳定过程的有限维分布，则近似过程一致收敛于原始过程，点态均方误差可以用闭合形式表示。所得结果推广到广义Pareto过程的情况。引入的方法只能从有限的观测点集重建初始过程，因此，可以合理预测空间中的最大稳定过程。概述了任意尺寸的可能扩展。

关键词

多元极值分布多元广义Pareto分布最大稳定过程广义帕累托过程D-范数最大线性模型最大稳定过程的预测广义Pareto过程的预测

MSC分类

主要用户： 60G70：极值理论；极值过程
类型
研究论文
问询处
应用概率杂志 ,第52卷 ,第3版 2015年9月 第736-751页
版权所有
版权所有©2015 Applied Probability Trust

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