Spatial extremes: Models for the stationary case
平稳情形下的空间极值模型AI 解读 ↓
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平稳情形下的空间极值模型
- 研究问题
- 对于平稳空间过程，如何刻画极端水平下随位置距离变化的尾部依赖，并估计控制这种依赖强度的参数？
- 方法与思路
- 作者扩展最大稳定过程理论，提出三种一维和三种二维空间极值模型，并构造两类依赖参数估计量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，在吸引域条件下证明估计一致性，并在额外条件下证明渐近正态性；模型仅需一个或少量依赖参数。
- 阅读关注点
- 应核对六种模型的尾部依赖结构、平稳性与吸引域条件，以及两类估计量的差别和渐近正态性所需额外条件。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明。摘要未列出具体模型、估计条件或数值表现，也未说明非平稳情形是否适用。
原文摘要
The aim of this paper is to provide models for spatial extremes in the case of stationarity. The spatial dependence at extreme levels of a stationary process is modeled using an extension of the theory of max-stable processes of de Haan and Pickands [Probab. Theory Related Fields 72 (1986) 477–492]. We propose three one-dimensional and three two-dimensional models. These models depend on just one parameter or a few parameters that measure the strength of tail dependence as a function of the distance between locations. We also propose two estimators for this parameter and prove consistency under domain of attraction conditions and asymptotic normality under appropriate extra conditions.