ブロック最大法のための経験的Bayes推論【JST・京大機械翻訳】

Padoan Simone A; Rizzelli Stefano

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202212552518820 整理番号：22P0329403

ブロック最大法のための経験的Bayes推論【JST・京大機械翻訳】

Empirical Bayes inference for the block maxima method

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発行年： 2022年04月11日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月11日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

ブロック最大法は,極値分布の引力領域における独立かつ同一分布観測による極値解析に対する最も一般的なアプローチの1つである。この文脈におけるBayes推論に関する厳密な研究の欠如は,極値の統計解析のためにその使用を制限した。本論文では,ブロック最大則とその関連量に関する推論のための経験的Bayes手順を提案した。データ分布のテール指数の事後分布とリターンレベル(将来の極端なエピソードの表現)は,多くの重要な理論特性を満たすことを示した。これらは後方ベース推論の信頼性を保証し,Bayes確率的予測におけるキーツール,事後予測分布に拡張した。事後計算は,効率的な適応メトロポリス-Hasting型アルゴリズムを介して容易に得られる。シミュレーションは,中程度のサンプルサイズで既に優れた推論性能を示した。著者らの提案の有用性は,大西洋盆地におけるハリケーンによって発生した極端な風を解析している。【JST・京大機械翻訳】

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システム・制御理論一般 , 人工知能

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