A parametric model for distributions with flexible behavior in both tails
Notice bibliographique
Résumé
Summary For many problems of inference about a marginal distribution function, while the entire distribution is important, extreme quantiles are of particular interest because rare outcomes may have large consequences. In some applications, only the extreme upper quantiles require extra attention, but in, for example, climatological applications, extremes in both tails of the distribution can be impactful. A possible approach in this setting is to use parametric families of distributions that have flexible behavior in both tails. One way to quantify this property is to require that, for any two generalized Pareto distributions, there is a member of the parametric family that behaves like one of the generalized Pareto distributions in the upper tail and like the negative of the other generalized Pareto distribution in the lower tail. This work proposes some specific quantifications of this notion and describes parametric families of distributions that satisfy these specifications. The proposed families all have closed form expressions for their densities and, hence, are convenient for use in practice. A simulation study shows how one of the proposed families can work well for estimating all quantiles when both tails of a distribution are heavy tailed. An application to climate model output shows this family can also work well when applied to daily average January temperature near Calgary, for which the evolving distribution over time due to climate change is difficult to model accurately by any standard parametric family.
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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 | 0,008 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».