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用于预测美国周边地区野火极端情况的边际建模方法。 (英语) Zbl 07685226号

摘要:本文详细介绍了EVA 2021会议数据挑战的方法。这项挑战的目的是预测1993年至2015年美国接壤地区野火的数量和规模,并更加重视极端事件。在所提供的数据集中,超过14%的野火数量和燃烧面积观测值缺失;数据挑战的目的是根据这些缺失观测值的分布函数估计一系列边际概率。为了实现这一预测,我们假设可以使用相邻位置的非缺失数据来通知缺失观测的边缘分布。在我们的方法中,我们为每个缺失观测值选择空间邻域,并将边缘模型拟合到这些区域的非缺失观测值。对于野火计数,我们假设编译的数据集遵循零膨胀负二项分布,而对于燃烧面积值,我们分别使用非参数和参数技术对每个编译数据集的体积和尾部进行建模。交叉验证用于选择调整参数,结果预测明显优于挑战大纲中提出的基准方法。最后,我们讨论了我们的建模框架,并评估了它可以扩展的方式。

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62至XX 统计
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