允许平局的广义序数模式及其在水文学中的应用
应用统计
2024-01-24 v1 概率论
摘要
在使用描述数据向量内序数结构的序数模式时，平局问题始终存在。迄今为止，使用的模型类别不允许出现平局；随机化是克服此问题的另一种尝试。通常，具有恒定值的时段甚至被计为单调增加的时段。为了克服这一点，我们提出了一种新方法：它明确允许平局，因此考虑了比以前更多的模式。平局不再被视为干扰，而是携带了有价值的信息。我们提供了新框架下的极限定理，既针对单个时间序列，也针对两个时间序列之间的依赖性。这些方法被用于水文数据集。通常，区分五种洪水类别（加上“无洪水”）。在考虑流域内某个特定测站这些类别的数据向量时，通常会遇到多个平局。通过该方法，可以检测两个测站数据集之间的协同单调行为（增加、恒定、减少）以及空间模式。因此，它有助于以直观的方式分析不同测站之间的依赖强度。这一知识可用于评估风险和规划未来的建设项目。
引用
@article{arxiv.2401.12268,
title = {Generalized Ordinal Patterns Allowing for Ties and Their Applications in Hydrology},
author = {Alexander Schnurr and Svenja Fischer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.12268},
year = {2024}
}