Semua panduan opsyen
Dua cara menentukan observasi mana yang dianggap ekstremBacaan 15 minit

Pelampauan ambang berbanding maksimum blok

Bandingkan pelampauan ambang GPD dengan maksimum blok GEV, termasuk efisiensi data, pilihan bias–varians, dependensi, return level, dan diagnostik untuk memilih metode EVT

Disediakan oleh Mark · Sumber utama di bawah

Jawapan terus

Block Maxima menyimpan satu pemerhatian ekstrem daripada setiap tempoh tetap dan memadankan taburan GEV. Peaks Over Threshold menyimpan setiap lebihan yang cukup besar dan memadankan ekor Pareto umum. POT biasanya menggunakan data ekor dengan lebih cekap, manakala kedua-dua kaedah menukar bias penghampiran dengan varians anggaran

Kedua-dua kaedah bermula dengan membuang data biasa

EVT tidak memadankan seluruh taburan; ia mentakrifkan rantau ekstrem dan memodelkan tingkah laku had di situ

Block Maxima mentakrifkan rantau itu melalui blok kalendar atau peristiwa, manakala POT mentakrifkannya melalui ambang berangka

Kaedah ini menjawab soalan pensampelan yang berkaitan tetapi tidak sama, jadi kebolehjadian dan bilangan pemerhatian tidak boleh dibandingkan seolah-olah barisnya sama

Block Maxima membawa kepada keluarga GEV

Bahagikan data kepada blok yang tidak bertindih seperti bulan atau tahun, ambil kerugian terburuk daripada setiap blok, dan padankan taburan nilai ekstrem umum

Panjang blok mesti cukup untuk penghampiran maksimum tetapi cukup pendek supaya masih ada maksimum yang mencukupi untuk anggaran

Hubungan langsungnya dengan maksimum tahunan atau bulanan menjadikan tahap pulangan mudah difahami, tetapi semua ekstrem bukan maksimum dalam sesuatu blok dibuang

POT membawa kepada ekor Pareto umum

Pilih ambang tinggi u dan modelkan lebihan bersyarat Y=X−u apabila X>u dengan taburan Pareto umum

Keputusan Pickands–Balkema–de Haan membenarkan penghampiran itu untuk domain tarikan yang luas apabila ambang menghampiri titik hujung

Kekerapan lebihan dan keterukan lebihan digabungkan untuk menganggar kuantil jarang, tempoh pulangan, dan ukuran kerugian ekor

POT sering mengekstrak lebih banyak maklumat ekor

Blok bergelora mungkin mengandungi beberapa kerugian penting, dan POT boleh mengekalkannya sementara Block Maxima hanya menyimpan yang terbesar

Blok tenang masih menyumbang satu maksimum walaupun maksimum itu tidak ekstrem berbanding keseluruhan sampel

Kecekapan data yang lebih tinggi tidak menjadikan POT secara automatik lebih baik kerana lebihan berdekatan mungkin bergantung antara satu sama lain dan ambang rendah boleh membawa masuk bias model

Ambang dan saiz blok mengekod pilihan bias–varians

Menaikkan ambang POT memperbaik hujah asimptotik tetapi meninggalkan lebih sedikit lebihan dan ketidakpastian yang lebih luas

Memanjangkan blok boleh memperbaik penghampiran GEV tetapi menghasilkan lebih sedikit maksimum; memendekkannya boleh membuat pemerhatian biasa kelihatan ekstrem

Pilih rantau kestabilan, bukan satu tetapan yang memberikan angka modal paling menarik atau carta paling licin

Kebergantungan mengubah sampel berkesan

Pengelompokan turun naik boleh mewujudkan jujukan lebihan, lalu melanggar model ketibaan Poisson bebas yang mudah untuk POT

Pengelompokan mengikut larian boleh mengekalkan puncak kelompok, manakala model ekstrem titik-proses atau model ekstrem bergantung boleh mengekalkan lebih banyak maklumat masa

Block Maxima mengurangkan sebahagian kebergantungan jarak dekat melalui pemampatan tetapi tidak menjamin maksimum antara blok berjiran adalah bebas

Sasaran mesti menentukan perbandingan

Bandingkan tahap pulangan dan kuantil ekor yang dipadankan merentas ufuk yang penting, bukan hanya nilai kebolehjadian dalam sampel daripada set data yang berbeza

Gunakan diagnostik kestabilan parameter, lebihan min, kebarangkalian, kuantil, tahap pulangan, dan baki yang sesuai untuk setiap kaedah

Jika kesimpulan berubah merentas ambang, saiz blok, musim, atau peraturan pengelompokan yang munasabah, julat itu perlu dimasukkan dalam laporan risiko

Soalan lazim

Apakah Peaks Over Threshold?

POT memodelkan saiz dan kekerapan pemerhatian yang melebihi ambang tinggi, biasanya menggunakan taburan Pareto umum

Apakah kaedah Block Maxima?

Ia mengambil satu maksimum daripada setiap blok tetap dan memodelkan maksimum tersebut dengan taburan nilai ekstrem umum

Adakah POT sentiasa lebih baik daripada Block Maxima?

Tidak. Ia selalunya lebih cekap dari segi data, tetapi sensitiviti ambang, lebihan berkelompok, dan salah spesifikasi model boleh mengatasi kelebihan itu

Bagaimanakah ambang atau saiz blok patut dipilih?

Gunakan teori, ufuk keputusan, diagnostik, kestabilan parameter, dan julat sensitiviti, bukannya mengoptimumkan satu anggaran yang menguntungkan

Sumber dan bacaan lanjut

Semakan pantas

Sudah membaca panduan? Uji diri dengan 3 soalan

1 / 3

Soalan 01

Pernyataan manakah yang paling tepat untuk panduan ini — Kedua-dua kaedah bermula dengan membuang data biasa?

Pilih jawapan untuk melihat penjelasan

Glosari opsyen