不规则时间步长观测过程的极值建模：在有效波高中的应用
应用统计
2018-10-11 v1
摘要
本研究受北大西洋浮标和卫星数据所描述的波浪条件极值行为分析的启发。现有数据集由具有不规则时间采样的有效波高 (Hs) 时间序列组成。在这种情况下，无法直接使用常规的极值统计分析方法。本文提出的方法是超阈值峰值 (POT) 方法的扩展，其中高于高阈值的过程分布由最大稳定过程近似，其参数通过最大化复合似然函数进行估计。在大量模拟数据上评估了所提方法的效率。特别表明，该方法能够描述具有规则或不规则时间采样的几种常见时间序列模型的极值行为。随后，该方法被用于分析北大西洋的 Hs 数据。结果表明，尽管卫星数据具有复杂的时空采样特性，仍有可能从中推导出 Hs 极值性质的现实估计。
引用
@article{arxiv.1405.0807,
title = {Modeling extreme values of processes observed at irregular time steps: Application to significant wave height},
author = {Nicolas Raillard and Pierre Ailliot and Jianfeng Yao},
journal= {arXiv preprint arXiv:1405.0807},
year = {2018}
}
备注
Published in at http://dx.doi.org/10.1214/13-AOAS711 the Annals of Applied Statistics (http://www.imstat.org/aoas/) by the Institute of Mathematical Statistics (http://www.imstat.org)