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Estimación de valores extremos por el método de la tasa promedio condicional de excedencia.

Este documento detalla un método para la predicción de valores extremos sobre la base de una serie temporal muestreada. El método está diseñado específicamente para tener en cuenta la dependencia estadística entre los puntos de datos muestreados de manera precisa. De hecho, si se utiliza correctamente, el nuevo método proporcionará estimaciones estadísticas de la distribución exacta de valores extremos proporcionada por los datos en la mayoría de los casos de interés práctico. Evita el problema de tener que desagrupar los datos para garantizar la independencia, que es un componente necesario en la aplicación, por ejemplo, del método estándar de picos sobre umbral. El método propuesto también apunta al uso de datos subasintóticos para mejorar la precisión de la predicción. El método será demostrado mediante la aplicación tanto a datos sintéticos como reales. Desde un punto de vista práctico, parece funcionar mejor que los métodos de POT y de bloques extremos, y, con una modificación apropiada, es directamente aplicable a series temporales no estacionarias.

Autores: Naess, A.; Gaidai, O.; Karpa, O.

Idioma: Inglés

Editor: Hindawi Publishing Corporation

Año: 2013

Disponible con Suscripción Virtualpro

Artículo científico


Categoría

Gestión y administración

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 7

Citaciones: Sin citaciones


Hindawi

Journal of Probability and Statistics

Volume , Article ID 797014, 15 pages

https://doi.org/10.1155/2013/797014

Naess A.0, Gaidai O.0, Karpa O.0

Department of Mathematical Sciences and CeSOS Norway, Norwegian Marine Technology Research Institute Norway, Centre for Ships and Ocean Structures (CeSOS) Norway

Academic Editor: Thavaneswaran A.

Contact: @hindawi.com

Descripción
Este documento detalla un método para la predicción de valores extremos sobre la base de una serie temporal muestreada. El método está diseñado específicamente para tener en cuenta la dependencia estadística entre los puntos de datos muestreados de manera precisa. De hecho, si se utiliza correctamente, el nuevo método proporcionará estimaciones estadísticas de la distribución exacta de valores extremos proporcionada por los datos en la mayoría de los casos de interés práctico. Evita el problema de tener que desagrupar los datos para garantizar la independencia, que es un componente necesario en la aplicación, por ejemplo, del método estándar de picos sobre umbral. El método propuesto también apunta al uso de datos subasintóticos para mejorar la precisión de la predicción. El método será demostrado mediante la aplicación tanto a datos sintéticos como reales. Desde un punto de vista práctico, parece funcionar mejor que los métodos de POT y de bloques extremos, y, con una modificación apropiada, es directamente aplicable a series temporales no estacionarias.

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