covXtreme:用于非平稳惩罚分段常数边际与条件极值模型的MATLAB软件
统计方法学
2024-04-26 v3 大气与海洋物理
应用统计
摘要
covXtreme软件提供非平稳(相对于协变量)的边际与条件极值模型以及环境设计等值线的估计功能。采用分段常数表示广义帕累托(GP)超过阈值峰值的边际模型在(潜在多维)感兴趣协变量域上的GP阈值与尺度参数变化并进行估计。给定一个调节变量的大值时,一个或多个关联变量的条件变化使用Heffernan和Tawn(2004)的条件极值模型描述,其斜率项同样假设随协变量以分段常数方式变化。边际与条件极值模型参数相对于协变量的最优平滑度通过交叉验证的粗糙度惩罚最大似然估计得到。由边际与条件极值阈值选择及样本量引起的模型参数估计不确定性,使用自助重采样方案量化。在拟合模型下,使用多种方案(包括Huseby等人2013的直接采样方法)通过模拟或数值积分计算环境等值线估计。该软件在MATLAB中开发用于海洋气象(metocean)应用,但普遍适用于超过阈值的多元样本。软件和案例研究数据可从GitHub下载,并附有用户指南。
引用
@article{arxiv.2309.17295,
title = {covXtreme : MATLAB software for non-stationary penalised piecewise constant marginal and conditional extreme value models},
author = {Ross Towe and Emma Ross and David Randell and Philip Jonathan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.17295},
year = {2024}
}