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Jean-Noel·巴克罗;卡洛·盖坦

使用阈值超标估计空间最大稳定模型。 （英文） Zbl 1325.62105号

统计计算。 24，第4期，651-662（2014）.
摘要：空间最大稳定过程的参数推断很困难，因为相关的可能性不可用。最近提出了一种基于块极大值二元分布的复合似然方法。然而，如果有其他信息可用，则建模块最大值是一种浪费方法。此外，基于区块最大值（通常为年度）的方法无法考虑最大值是否同时出现的事实。如果可以获得每日数据的时间序列，那么基于超出高阈值的估计程序可以缓解此类问题。我们重点介绍了两种基于超数对的可能性合成方法。第一个来自于由A.W.莱德福德和J.A.唐恩【生物统计学83，第1期，169-187（1996年；Zbl 0865.62040号)]当两对观测值都超过固定阈值时。第二种方法使用双变量扩展[H.Rootzén先生和N.塔伊维迪，伯努利12，第5期，917–930（2006；兹比尔1134.62028)]其允许在至少一个分量超过阈值时对超越进行建模。通过模拟研究对这两种方法进行了比较，其中最大稳定过程吸引域中的两个过程和最大稳定过程根据不同的空间依赖程度依次被视为时间复制。结果表明，时间复制的性质如何影响估计的偏差，并强调了每种方法在空间依赖强度和阈值选择方面的选择。

引用于7文件

MSC公司：

62G32型 极值统计；尾部推断
60G52型 稳定随机过程

关键词：

复合似然;极值依赖;广义帕累托分布;空间统计学

引文：

Zbl 0865.62040号;Zbl 1134.62028号

软件：

伊斯梅夫;CompRandFld公司;空间极点
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{J.-N.巴克罗}和\textit{C.盖坦}，统计计算。24，第4号，651--662（2014；Zbl 1325.62105）
全文： 内政部 arXiv公司

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