基于伽马与广义帕累托密度狄利克雷过程混合的极值半参数贝叶斯方法
统计方法学
2013-04-01 v4 统计理论
统计理论
摘要
对于极值估计，我们提出使用一个模型，其中心部分采用伽马密度的狄利克雷过程混合，尾部采用广义帕累托密度。由于中心部分的随机性和尾部的重尾密度，该模型能够进行密度估计和高分位数的后验推断。该方法可在正实数域上以“默认”方式使用，因为它能在无先验信息的情况下工作。所提出的模型易于实现，并提供了敏感性分析。我们将该模型应用于模拟数据集和真实数据集。
引用
@article{arxiv.1212.1949,
title = {A Semiparametric Bayesian Approach for Extreme Values Using Dirichlet Process Mixture of Gamma and Generalized Pareto Densities},
author = {Jairo Fuquene},
journal= {arXiv preprint arXiv:1212.1949},
year = {2013}
}
备注
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