Autoregressive models for maxima and their applications to CH<sub>4</sub>and N<sub>2</sub>O
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Recordings of daily, weekly, or yearly maxima in environmental time series are classically fitted by the generalized extreme value (GEV) distribution that originates from the well‐established extreme value theory (EVT). One special case of such GEV distribution is the Gumbel family which corresponds to the modeling of maxima stemming from light‐tailed distributions. To capture temporal dependencies, linear autoregressive (AR) processes offer a simple and elegant framework. Our objective is to extend linear AR models in such a way that they handle Gumbel distributed maxima. To reach this goal, we take advantage of the stability of Gumbel random variables when added to the logarithm of a positive α‐stable random variable. This allows us to propose a linear Gumbel distributed AR model whose main theoretical properties are derived. For the atmospheric scientist, this link between linear AR processes and EVT widens the statistical treatment of extreme environmental recordings in which temporal dependencies are present. For example, our model is fitted to daily and weekly maxima of methane (CH4) and daily maxima of nitrous oxide (N2O) measured in Gif‐sur‐Yvette (France). Simulation results are also presented in order to assess the quality of our parameter estimations for finite samples. Copyright © 2009 John Wiley & Sons, Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».