Automated threshold selection for extreme value analysis via ordered goodness-of-fit tests with adjustment for false discovery rate
Notice bibliographique
Résumé
Threshold selection is a critical issue for extreme value analysis with threshold-based approaches. Under suitable conditions, exceedances over a high threshold have been shown to follow the generalized Pareto distribution (GPD) asymptotically. In practice, however, the threshold must be chosen. If the chosen threshold is too low, the GPD approximation may not hold and bias can occur. If the threshold is chosen too high, reduced sample size increases the variance of parameter estimates. To process batch analyses, commonly used selection methods such as graphical diagnostics are subjective and cannot be automated. We develop an efficient technique to evaluate and apply the Anderson–Darling test to the sample of exceedances above a fixed threshold. In order to automate threshold selection, this test is used in conjunction with a recently developed stopping rule that controls the false discovery rate in ordered hypothesis testing. Previous attempts in this setting do not account for the issue of ordered multiple testing. The performance of the method is assessed in a large scale simulation study that mimics practical return level estimation. This procedure was repeated at hundreds of sites in the western US to generate return level maps of extreme precipitation.
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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 | 0,089 | 0,262 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».