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Enregistrement W3043231266 · doi:10.1017/apr.2020.14

Samples with a limit shape, multivariate extremes, and risk

2020· article· en· W3043231266 sur OpenAlex
Guus Balkema, Natalia Nolde

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAdvances in Applied Probability · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFinancial Risk and Volatility Modeling
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematicsQuantileLimit (mathematics)Multivariate statisticsConvergence of random variablesMultivariate normal distributionStatistical physicsConvergence (economics)Distribution (mathematics)Weak convergenceRandom variableApplied mathematicsHomogeneousStatisticsMathematical analysisCombinatorics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Large samples from a light-tailed distribution often have a well-defined shape. This paper examines the implications of the assumption that there is a limit shape. We show that the limit shape determines the upper quantiles for a large class of random variables. These variables may be described loosely as continuous homogeneous functionals of the underlying random vector. They play an important role in evaluating risk in a multivariate setting. The paper also looks at various coefficients of tail dependence and at the distribution of the scaled sample points for large samples. The paper assumes convergence in probability rather than almost sure convergence. This results in an elegant theory. In particular, there is a simple characterization of domains of attraction.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,536
Score d'incertitude au seuil0,753

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,177 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle