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极值估计的半参数贝叶斯方法。 (英语) Zbl 1322.62049号

小结:本文研究极值密度估计。将超过给定阈值的广义帕累托分布(GPD)与低于阈值的非参数估计方法相结合。这种半参数设置被证明是对一些现有方法的推广,并且能够在整个样本空间上进行密度估计。通过贝叶斯范式进行估计,这有助于识别模型组件。提供了所有模型参数的估计,包括阈值和更高分位数,以及对未来观测的预测。模拟研究提出了一些有用的准则来评估拟议程序的相关性。它们还提供了关于拟议方法相对于现有方法的改进的经验证据。然后将模型应用于环境数据集。本文最后对今后的工作提出了一些方向。

MSC公司:

62-07 数据分析(统计)(MSC2010)
62G05型 非参数估计
62G32型 极值统计;尾部推理
62页第12页 统计在环境和相关主题中的应用
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全文: 内政部

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