Extreme value estimation for correlated observations
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26210%2F14%3APU109671" target="_blank" >RIV/00216305:26210/14:PU109671 - isvavai.cz</a>
Nalezeny alternativní kódy
RIV/60162694:G42__/14:00525864
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Extreme value estimation for correlated observations
Popis výsledku v původním jazyce
Statistical modeling of extreme events is the object of interest in many application areas. When estimating such rare events from a time series, extreme value theory is commonly used. In that case, series with independent members are required. However, the assumption of independence is not satisfied in many situations. There are two approaches (block maxima, peaks-over-threshold) which result in series with independent members, but the length of the series is substantially reduced. In this paper, stationary series with short-time dependence described by the extremal index theta is considered, and two estimators of theta are introduced. Behavior of the estimators is assessed using simulations. The described methods are used in an analysis of real hydrological data, and compared with classical peaks-over-threshold approach.
Název v anglickém jazyce
Extreme value estimation for correlated observations
Popis výsledku anglicky
Statistical modeling of extreme events is the object of interest in many application areas. When estimating such rare events from a time series, extreme value theory is commonly used. In that case, series with independent members are required. However, the assumption of independence is not satisfied in many situations. There are two approaches (block maxima, peaks-over-threshold) which result in series with independent members, but the length of the series is substantially reduced. In this paper, stationary series with short-time dependence described by the extremal index theta is considered, and two estimators of theta are introduced. Behavior of the estimators is assessed using simulations. The described methods are used in an analysis of real hydrological data, and compared with classical peaks-over-threshold approach.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2014
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Mendel 2014 20th International Conference of Soft Computing
ISBN
978-80-214-4984-8
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
6
Strana od-do
359-364
Název nakladatele
Brno University of Technology, Faculty of Mechanical Engineering, Institute of Automation and Computer Science
Místo vydání
Brno, Czech Republic
Místo konání akce
Brno University of Technology
Datum konání akce
25. 6. 2014
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—