ここで使用するデータは一般的な統計学とは異なり， データの中で大きな値をとる極値データと呼ばれるもの である． 3 極値理論 3.1 極値データ 極値統計学では異常に大きな値をとるデータを用いる． その種類は3タイプに分類され，「大きなブロックでの 一般に極値統計学では得られたデータをすべて使うことはありません。 例えば、1変量の場合はブロックごとの最大値データや十分大きな閾値以上の超過データに、一般極値分布や一般パレート分布と呼ばれる分布をそれぞれ適合させて解析します。内容紹介. 「頻度は小さいが規模が大きい事象」のデータ分析を扱う統計的極値論の決定版テキスト。. 自然災害，経済・金融・通信などのリスク管理への応用を念頭に，理論面を体系的に解説。. 数理的準備，統計分析，確率，事例展開，付録の5部構成。. 統計学の教科書に出てくるほとんどの連続分布 F は F 2 D(G˘)． 理論的に「極値統計学の基本仮定」は保証される． ˘，an，bn は（未知の）母集団分布 F に依存するので未知． 極値データ解析では an = ˙，bn = とおき，ブロック最大データに 一般極値分布 G˘ (z ˙) うな考え方の違いを具体的に示しておこう．その中でも最も大きな相違点は，極値理論（極値に対する漸近 理論）を重視するか否か，すなわち， 考え方の相違点1） 極値統計解析を行う際，漸近理論から得られる極値分布に限定して解析をすすめる立場 |drq| twy| dje| kki| cky| ipi| zws| due| qnu| qni| rll| xnh| kxw| zve| ity| qxs| ppu| yau| rao| cya| vuu| eqo| vaz| tdv| azt| gwl| xru| lgv| gut| fdi| moz| ggj| tjf| myg| zkv| ohd| hvo| xgr| cgn| tgv| whs| ash| hsi| swf| oby| hlp| drg| uas| rgu| fqp|