Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Coverage probability of bootstrap confidence intervals in heavy-tailed frequency models, with application to precipitation data

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68378289%3A_____%2F10%3A00350698" target="_blank" >RIV/68378289:_____/10:00350698 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Coverage probability of bootstrap confidence intervals in heavy-tailed frequency models, with application to precipitation data

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The paper compares coverage probabilities of confidence intervals of high quantiles (5-yr to 200-yr return values) constructed by the nonparametric and parametric bootstrap in frequency analysis of heavy-tailed data, typical for maxima of precipitation amounts. The simulation experiments are based on a wide range of models used for precipitation extremes (Generalized Extreme Value, Generalized Pareto, Generalized Logistic, and mixed distributions). We show that both bootstrap methods underestimate the width of the confidence intervals but that the parametric bootstrap is clearly superior to the nonparametric one.

  • Název v anglickém jazyce

    Coverage probability of bootstrap confidence intervals in heavy-tailed frequency models, with application to precipitation data

  • Popis výsledku anglicky

    The paper compares coverage probabilities of confidence intervals of high quantiles (5-yr to 200-yr return values) constructed by the nonparametric and parametric bootstrap in frequency analysis of heavy-tailed data, typical for maxima of precipitation amounts. The simulation experiments are based on a wide range of models used for precipitation extremes (Generalized Extreme Value, Generalized Pareto, Generalized Logistic, and mixed distributions). We show that both bootstrap methods underestimate the width of the confidence intervals but that the parametric bootstrap is clearly superior to the nonparametric one.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

  • CEP obor

    DG - Vědy o atmosféře, meteorologie

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/KJB300420801" target="_blank" >KJB300420801: Regionální a gridové modely extrémních hodnot ve výstupech klimatických modelů s vysokým rozlišením</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2010

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Theoretical and Applied Climatology

  • ISSN

    0177-798X

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    101

  • Číslo periodika v rámci svazku

    3-4

  • Stát vydavatele periodika

    AT - Rakouská republika

  • Počet stran výsledku

    17

  • Strana od-do

  • Kód UT WoS článku

    000280578900009

  • EID výsledku v databázi Scopus