极值建模中测量尺度选择的考量
应用统计
2010-11-17 v1
摘要
我们研究了测量尺度的选择对极值分析中推断和外推的影响。对来自同一过程的变量，在由非线性变换关联的不同尺度上分别进行分析，可能导致关于该过程尾部行为的不一致结论。我们建议使用Box-Cox幂变换作为推断过程的一部分，以参数化地考虑外推尺度周围的不确定性。这还有一个额外的好处，即在某些情况下可以加快分布尾部向极值形式的收敛速度，从而减少模型估计中的偏差。不经重新参数化的推断在实践中不可行，因此我们探索了一种利用非退化极限分布所需归一化常数的渐近理论的重新参数化方法。推断在贝叶斯框架下进行，其优势之一是可以获得后验预测的返回水平。该方法在模拟数据和北海有效波高数据上均得到了验证。
引用
@article{arxiv.1011.3612,
title = {Accounting for choice of measurement scale in extreme value modeling},
author = {J. L. Wadsworth and J. A. Tawn and P. Jonathan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1011.3612},
year = {2010}
}
备注
Published in at http://dx.doi.org/10.1214/10-AOAS333 the Annals of Applied Statistics (http://www.imstat.org/aoas/) by the Institute of Mathematical Statistics (http://www.imstat.org)