广义极值分布的参数估计：一种结合自助法和 r 最大顺序统计量的方法
统计方法学
2024-08-08 v1 应用统计
摘要
极值理论(EVT)中的一个关键问题是对极限概率分布的参数进行估计。区块最大值(BM)是EVT中的一种方法，旨在估计广义极值分布(GEV)的参数，可推广到不仅仅仅仅从给定数据集中提取最大值，而是提取给定 r 的最大 r 个顺序统计量。在本工作中，我们提出了一种参数估计方法，将 r 最大顺序统计量(r-LOS)的BM扩展与置换自助法结合起来：通过随机重排原始数据集获得替代实现，然后对这些混洗后的测量值应用 r-LOS - 这些替代实现的平均估计即为所需的估计。我们使用合成观测数据和真实气象时间序列来验证了该方法的性能；我们发现，r-LOS 和自助法的组合比仅单独实现其中任何一种方法时都更准确。
引用
@article{arxiv.2408.03738,
title = {Parameter estimation for the generalized extreme value distribution: a method that combines bootstrapping and r largest order statistics},
author = {Juan L. P. Soto},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.03738},
year = {2024}
}
备注
16 pages, 6 figures