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Armelle Guillou先生;西蒙·帕多安（Simone A.Padoan）。;斯特凡诺·里泽利

极值渐近独立样本的推断。 （英语） Zbl 1410.60033号

《多元分析杂志》。 167114-135（2018）。
摘要：多元极值理论的一个重要课题是开发概率模型和统计方法来描述和测量极值观测值之间的相关性强度。对于依赖结构与渐近依赖模型的依赖结构兼容的数据，该理论已得到很好的建立。相反，在许多应用中，数据不符合渐近相关模型，因此需要新的工具。本文通过考虑组件式最大值方法，为此类上下文的方法学发展做出了贡献。首先，我们提出了一种基于经典Pickands依赖函数的统计检验，以验证渐近依赖性或独立性是否成立。然后，我们提出了一个新的Pickands依赖函数来描述渐近独立下的极值依赖。最后，我们提出了后者的一个估计量，建立了它的主要渐近性质，并通过仿真研究说明了它的性能。

引用于三文件

MSC公司：

60英尺05英寸 中心极限和其他弱定理
62G32型 极值统计；尾部推断
62G05型 非参数估计
6220国集团 非参数推理的渐近性质
60G70型 极值理论；极值随机过程

关键词：

极值依赖;极值copula;非参数估计;Pickands依赖函数

软件：

连接线;伊斯梅夫;连接线;R（右）
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit｛A.Guillou｝等人，J.多元分析。167114-135（2018；Zbl 1410.60033）
全文： 内政部 哈尔

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