极值极限簇大小分布的推断
应用统计
2009-03-03 v2 统计方法学
摘要
在适当的长程依赖条件下，平稳序列高水平时间归一化超出的任何极限点过程必然是复合泊松过程。通常超出值以簇的形式出现。潜在的泊松点代表簇的位置，而多重性对应簇的大小。在本文中，我们引入了极限簇大小概率的估计量，这些估计量通过递归算法构建。我们推导了极值指数的估计量，该指数在确定簇位置的强度中起关键作用。我们研究了这些估计量的渐近性质，并在模拟数据上考察了它们的有限样本行为。
引用
@article{arxiv.0810.1150,
title = {Inference for the limiting cluster size distribution of extreme values},
author = {Christian Y. Robert},
journal= {arXiv preprint arXiv:0810.1150},
year = {2009}
}
备注
Published in at http://dx.doi.org/10.1214/07-AOS551 the Annals of Statistics (http://www.imstat.org/aos/) by the Institute of Mathematical Statistics (http://www.imstat.org)