阿琳·梅夫勒;罗曼·比亚德;Dombry，Clément公司;扎赫尔·赫拉巴尼 异方差极值的趋势检测。 （英语） Zbl 1436.62177号 极端 23，编号1，85-115（2020）。 作者研究了一个独立但非平稳观测值极值的模型，该模型的分布随时间演变，称为异方差极值模型。模型设置如下：考虑一个由独立随机变量组成的三角形数组（X{1}^{n}，ldots，X{n}^{n}），其中（X{i}^{n}）有一个连续分布函数（F{n，i}，，，；n\ge1，；1\lei\len，）。假设所有分布共享相同的右端点\（x^｛*｝\）并满足比例尾条件\[\lim_{x\到x^{*}}\分数{1-F_{n，i}\左（x\右）}{1-F\左（x\右）{=c\左（分数{i}{n}\右），\]一致地在\（n \ge 1，\；1 \le i \le n \）中，其中\（F \）是具有右端点\（x^{*}\）的基线连续分布函数，skedasis函数\（c:[0,1]\ to（0，\ infty）\）是连续函数。作者重点研究了skedasis函数的参数模型以及相应的估计和测试问题。作者摘要：“……我们……证明了参数估计量的一致性和渐近正态性。在skedasis函数是单调函数的情况下，引入了一种趋势检测的参数检验。一项简短的模拟研究表明，参数检验可以比非参数Kolmogorov-Smirnov型检验更强大，即使是对指定错误的模艾尔斯。该方法最终在20世纪科罗拉多州柯林斯堡日最高温度数据集上进行了说明。”审核人：Wiesław Dziubdziela（米德齐亚娜·戈拉） 引用于1审查引用于2文件 MSC公司： 62G32型 极值统计；尾部推断 62F03型 参数假设检验 62页第12页 统计在环境和相关主题中的应用 关键词：异方差极值;极端情况下的趋势检测 软件：伊斯梅夫 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{A.Mefleh}等人，《极限23》，第1期，第85-115页（2020年；Zbl 1436.62177） 全文： 内政部 参考文献： [1] Barndorff-Nielsen，O.，《统计理论中的信息和指数族》（1978），奇切斯特：威利·Zbl 0387.62011号 [2] Coles，S.，《极值统计建模导论》。斯普林格统计系列（2001），伦敦：斯普林格，伦敦·Zbl 0980.62043号 [3] Daouia，A。；Gardes，L。；Girard，S.，《关于极值分位数回归的核平滑》，Bernoulli，19，5，2557-2589（2013）·Zbl 1281.62097号 ·doi:10.3150/12-BEJ466 [4] Davison，A。；Smith，R.，《超过高阈值的超标模型》，J.R.Stat.Soc.Ser。B.统计方法。，52, 3, 393-442 (1990) ·Zbl 0706.62039号 [5] De Haan，L。；费雷拉，A.，《极值理论》。Springer运筹学和金融工程系列（2006），纽约：Springer，纽约·Zbl 1101.62002号 [6] De Haan，L。；克莱恩坦克公司。；Neves，C.，《尾部趋势检测：相对风险建模》，Extremes，18，2，141-178（2015）·Zbl 1319.60119号 ·doi:10.1007/s10687-014-0207-8 [7] Drees，H。；Rootzén，H.，簇泛函经验过程的极限定理，Ann Statist。，382145-2186（2010年）·Zbl 1210.62051号 ·doi:10.1214/09-AOS788 [8] Einmahl，J。；De Haan，L。；周川，异方差极值统计，J.R.Stat.Soc.Ser。B.统计方法。，78, 1, 31-51 (2016) ·Zbl 1411.62124号 ·doi:10.1111/rssb.12099 [9] Embrechts，P。；Goldie，Cm；Veraverbeke，N.，《次指数性和无限可除性》，Z.Wahrsch。版本。Gebiete，49，3，335-347（1979）·Zbl 0397.60024号 ·doi:10.1007/BF00535504 [10] 福克，M。；Hüsler，J。；Reiss，R-D，《小数定律：极值与罕见事件》（2011），巴塞尔：Birkhäuser/Spriger，巴塞尔·Zbl 1213.62082号 [11] Gardes，L.，《极值指数的一般估计：条件极值和异方差极值的应用》，极值，18，3，479-510（2015）·Zbl 1327.62207号 ·doi:10.1007/s10687-015-0220-6 [12] Gardes，L。；Girard，S.，《重尾分布的条件极值：极端降雨回归水平估算的应用》，极值，13，2，177-204（2010）·Zbl 1238.62136号 ·doi:10.1007/s10687-010-0100-z [13] Groisman，P。；奈特，R。；伊斯特林，D。；卡尔·T。；Hegerl，G。；Razuvaev，V.，《气候记录中强降水趋势》，J.climate，18，9，1326-1350（2005）·doi:10.1175/JCLI3339.1 [14] Xing，T.，使用相关数据进行尾指数估计，Ann.Statist。，19, 3, 1547-1569 (1991) ·Zbl 0738.62026号 ·doi:10.1214/aos/1176348261 [15] Hult，H。；Lindskog，F.，度量空间上测度的正则变分，Publ。Inst数学。（贝尔格莱德）（N.S.），80，94，121-140（2006）·Zbl 1164.28005号 ·doi:10.2298/PIM0694121H [16] Kallenberg，O.，《随机测度、理论与应用》，概率论与随机建模第77卷（2017年），查姆：斯普林格，查姆·Zbl 1376.60003号 [17] 克莱恩坦克公司。；Können，G.，《欧洲日极端气温和降水指数趋势，1946-99年》，《气候杂志》，16，22，3665-3680（2003）·doi:10.1175/1520-0442（2003）016<3665:TIIODT>2.0.CO；2 [18] Leadbetter，M。；林格伦，G。；Rootzén，H.，随机序列和过程的极值和相关性质。Springer统计学系列（1983），纽约：Springer，纽约·Zbl 0518.60021号 [19] Mcelroy，T.，《关于时间序列中极值的测量和处理》，《极值》，19，3，467-490（2016）·Zbl 1359.62378号 ·doi:10.1007/s10687-016-0254-4 [20] Resnick，S.，《极值、规则变化和点过程》，《应用概率》第4卷。《应用概率信托系列》（1987），纽约：施普林格出版社，纽约·Zbl 0633.60001号 [21] 塞沙德里，V。；Csorgo，M。；Stephens，Ma，《使用Kolmogorov型统计检验指数分布》，J.R.Stat.Soc.Ser。B.统计方法。，31, 3, 499-509 (1969) ·Zbl 0186.53201号 [22] Van Der Vaart，A.，《渐近统计学》，剑桥统计与概率数学系列第3卷（1998年），剑桥：剑桥大学出版社，剑桥·Zbl 0910.62001号 [23] 佐利纳，O。；慢炖，C。；Belyaev，K。；卡巴拉，A。；Gulev，S.，《利用欧洲雨量计的每日记录改进对强降水和极端降水的估计》，J.Hydrometeol。，10, 3, 701-716 (2009) ·doi:10.1175/2008JHM1055.1 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。