迈克尔·L·斯坦。 当关注点处于极端时，分布的参数模型适用于日温度。 （英语） Zbl 1466.62426号 极端 24，第2期，293-323（2021）. 小结：在推断极端分位数时，对整个分布使用简单的参数模型可能会有问题，因为如果模型指定错误，准确描述大部分分布的模型可能会导致对极端分位数的严重偏差估计。解决这个问题的一种方法是使用灵活的参数分布族。对于上下尾端极值都很重要的情况，本文描述了量化柔度概念的各种方法，然后提出了满足这些概念且无需数值积分即可计算的新参数分布类。当参数类不够灵活时，提出了这些分布的半参数扩展。其中一些新模型是从50个气候模型运行的集合中应用于7月份的日温度，这些模型可以被视为研究期间气候系统的独立实现。大集合使基于单个模型运行的极端分位数估计值与基于完整集合的估计值之间的比较成为可能。对于这些数据，在美国四大城市芝加哥、休斯顿、洛杉矶和纽约市，参数模型通常占主导地位，其基础是将广义帕累托分布拟合到最极端观测值的某一部分，有时会相差很大。因此，至少在这种情况下，参数模型不仅提供了一种估计整个分布的方法，而且与传统的极值方法相比，它们还能够更好地估计极端分位数。 引用于2文件 MSC公司： 62页第12页 统计在环境和相关主题中的应用 62G32型 极值统计；尾部推断 62G08号 非参数回归和分位数回归 60层10 大偏差 62E17型 统计分布的近似值（非共鸣） 86A08型 气候科学和气候建模 关键词：广义帕累托分布;β分布;半参数模型;初始条件集合 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit｛M.L.Stein｝，《极端24》，第2期，第293-323页（2021年；Zbl 1466.62426） 全文： 内政部 参考文献： [1] 阿扎里尼，A。；Regoli，G.，偏对称分布的一些性质，Ann.Inst.Stat.Math。，64, 857-859 (2012) ·Zbl 1253.62038号 ·doi:10.1007/s10463-011-0338-5 [2] Carreau，J。；Bengio，Y.，《不对称拖尾数据的混合Pareto模型：单变量案例》，Extremes，12，1，53-76（2009）·Zbl 1223.62030号 ·doi:10.1007/s10687-008-0068-0 [3] AC戴维森；Smith，RL，《超过高阈值的超标模型》，J.R.Stat.Soc.：B系列（Methodol.），52，393-425（1990）·Zbl 0706.62039号 ·doi:10.1111/j.2517-6161.1990.tb01796.x [4] 德哈恩，L。；费雷拉，A.，《极值理论：导论》（2007年），纽约：施普林格，纽约·Zbl 1101.62002号 [5] 费雷拉，JTAS；Steel，MFJ，《单变量偏态分布的构造性表示》，美国统计协会，101，474，823-829（2006）·Zbl 1119.62311号 ·doi:10.1198/016214500500001212 [6] 菲尔德，C。；巴罗斯，V。；斯托克，T。；秦，D。；Dokken，D。；Ebi，K。；马斯特兰德拉，M。；马赫，K。；普拉特纳，GK；艾伦，S。；蒂格诺，M。；Midgley，P.，《管理极端事件和灾害风险以促进气候变化适应》。《政府间气候变化专门委员会第一和第二工作组的特别报告》（2012年），剑桥：剑桥大学出版社，剑桥 [7] 弗里吉斯，A。；豪格，O。；Rue，H.，无监督尾部估计的动态混合模型，无阈值选择，极值，5，3，219-235（2002）·Zbl 1039.62042号 ·doi:10.1023/A:1024072610684 [8] MG Genton，《偏椭圆分布及其应用：超越正态性的旅程》（2004），阿宾顿：查普曼和霍尔，阿宾登·Zbl 1069.62045号 ·doi:10.1201/9780203492000 [9] 马萨诸塞州豪根；斯坦因，ML；斯里弗，RL；Moyer，EJ，《使用集合模型模拟评估温度分布变化》，《气候杂志》，31，20，8573-8588（2018）·doi:10.1175/JCLI-D-17-0782.1 [10] 黄，WK；尼希卡，DW；Zhang，H.，使用对数-信息样条估计极端降雨量，环境计量学，0，e2543（2018）·doi:10.1002/env.2543 [11] Huser，R。；戴维森，A。；Genton，M.，多元极值的似然估计，极值，19，79-103（2016）·Zbl 1381.62067号 ·doi:10.1007/s10687-015-0230-4 [12] AW莱德福德；Tawn，JA，多元极值中近似独立性的统计，Biometrika，83，1，169-187（1996）·Zbl 0865.62040号 ·doi:10.1093/biomet/83.1.169 [13] 麦当劳，JB；Xu，YJ，beta分布的推广及其应用，计量经济学杂志。，66, 1, 133-152 (1995) ·Zbl 0813.62011号 ·doi:10.1016/0304-4076（94）01612-4 [14] 纳沃，P。；Huser，R。；里贝劳，P。；Hannart，A.，《无阈值选择的低、中、暴雨强度联合建模》，《水资源》。决议，52，4，2753-2769（2016）·doi:10.1002/2015WR018552 [15] Opitz，T。；Huser，R。；Bakka，H。；Rue，H.，Inla走向极端：高时空分位数估计的贝叶斯尾部回归，极值，21，3，441-462（2018）·Zbl 1407.62167号 ·doi:10.1007/s10687-018-0324-x [16] 帕帕斯塔托普洛斯，I。；Tawn，JA，尾部估计的扩展广义Pareto模型，J.Statist。计划。推断。，143, 1, 131-143 (2013) ·Zbl 1251.62020年 ·doi:10.1016/j.jspi.2012.07.001 [17] 萨尔瓦多，G。；De Michele，C.，《多元多参数极值模型和重现期：copula方法》，《水资源》。决议，46，10（2010）·doi:10.1029/2009WR009040 [18] PD Sardeshmukh；Compo，普通合伙人；Penland，C.，解释极端天气统计数据时需要谨慎，J.Climate，28，23，9166-9187（2015）·doi:10.175/JCLI-D-15-0020.1 [19] Schoelzel，C。；Friedrichs，P.，气候研究中的多元非正态分布随机变量——copula方法简介，非线性过程。地球物理学。，15761-772（2008年）·doi:10.5194/npg-15-761-2008年 [20] 史密斯，RL；日本Tawn；科尔斯，SG，阈值超标的马尔可夫链模型，生物统计学，84，2，249-268（1997）·兹比尔0891.60047 ·doi:10.1093/biomet/84.2.249 [21] 斯里弗，RL；森林，CE；Keller，K.，《初始条件不确定性对区域气候变化的影响：使用低分辨率CESM集合的分析》，Geophys。Res.Lett.公司。，42, 13, 5468-5476 (2015) ·doi:10.1002/2015GL064546 [22] Tencaliec，P。；Favre，AC公司；纳沃，P。；Prieur，C。；Nicolet，G.，《整个降雨量范围的灵活半参数广义Pareto建模》，环境计量学，31，2，e2582（2020）·doi:10.1002/env.2582 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。