Semiparametric Copula‐Based Confidence Intervals on Level Curves for the Evaluation of the Risk Level Associated to Bivariate Events
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT If is a random pair with distribution function , one can define the level curve of probability as the values of such that . This level curve is at the base of bivariate versions of return periods for the assessment of risk associated with extreme events. In most uses of bivariate return periods, the values taken by on this level curve are accorded equal significance. This paper adopts an innovative point‐of‐view by showing how to build confidence sets for the values of a pair of continuous random variables on a level curve. To this end, it is shown that the conditional distribution of given that the pair belongs to the level curve can be written in terms of the copula that characterizes its dependence structure. This allows for the definition of confidence sets on the level curve. It is suggested that the latter be estimated semi‐parametrically, where the copula is assumed to belong to a given parametric family, and the marginals are replaced by their empirical counterparts. Formulas are derived for the Farlie–Gumbel–Morgenstern, Archimedean, Normal, and Student copulas. The methodology is illustrated on the risk level associated with the daily concentration of atmospheric pollutants.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».