小尾概率估计中的重复样本外融合
统计方法学
2019-07-24 v3
摘要
常常需要估计诸如毒性水平、钚、温度、降雨量、损害、风速、波高、地震震级、风险等量值超过某一不安全高阈值的概率。所讨论的概率因此非常小。为估计此类概率，需要关于感兴趣量之较大取值的信息。然而，在许多情况下，数据仅包含低于甚至远低于指定阈值的取值，更不用说极大的取值了。本文表明，通过将数据与外部生成的随机数据反复融合，借助某些新的统计函数可获得关于小尾概率的更多信息。这基于中等大小的样本提供了相对简短却可靠的区间估计。利用人工与真实数据，将该方法与极值理论中的一种方法（超阈值峰值法，即 POT）进行比较，显示出重复样本外融合的优越性。
引用
@article{arxiv.1803.10766,
title = {Repeated out of Sample Fusion in the Estimation of Small Tail Probabilities},
author = {Benjamin Kedem and Lemeng Pan and Paul Smith and Chen Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1803.10766},
year = {2019}
}