サンプルの極値に関する一般化加法モデル

要約 サンプルの極値に対する滑らかな非定常一般化加法モデルについて説明します。このモデルでは、高い閾値を超える超過を表現するためにスプラインスムーザーが組み込まれています。適合は最大ペナルティ付き尤度推定によって行い、不確実性は逸脱の差とブートストラップシミュレーションを用いて評価します。このアプローチはスイスアルプスの極端な冬の気温データを使用して示され、分析からは北大西洋振動の強い影響が見られました。この新しいアプローチの利点は、極値の柔軟かつ適切なモデリング、推定不確実性のより現実的な評価、そして複雑な依存パターンの取り扱いです。