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Statistical measures of extremal dependence illustrated using measured sea surface elevations from a neighbourhood of coastal locations

机译：使用沿海地区附近海平面高程测得的极端依赖的统计量

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The extremal dependence of stationary time-series at pairs of locations can be summarised using one or more of a number of statistics. We illustrate the application of the coefficient of tail dependence, the ％ and x statistics, and the conditional extremes model of Heffernan-Tawn to estimate the extremal dependence in time-series of 3-h maxima of sea surface elevation across a spatial array of measurement gauges at the US Army Corps of Engineers' Field Research Facility on the Atlantic coast of North Carolina. Although the original data are non-stationary, we induce stationarity on a site-by-site basis using a non-parametric model to remove the mean trend. Subsequently, we find that pairs of locations are generally asymptotically dependent. Parameter estimates for the Heffernan-Tawn model, although uncertain, suggest that characteristics of conditional extremes vary systematically with distance from the conditioning site.
机译：可以使用大量统计数据中的一个或多个来总结固定时间序列在成对位置上的极端依赖性。我们举例说明了尾部依赖系数，％和x统计量以及Heffernan-Tawn的条件极端模型在整个测量空间阵列上估计海面海拔3小时最大值的时间序列中的极端依赖的应用。北卡罗莱纳州大西洋沿岸的美国陆军工程兵野外研究设施的压力表。尽管原始数据是非平稳的，但我们使用非参数模型来消除平均趋势，从而逐个站点地诱导平稳性。随后，我们发现位置对通常是渐近相关的。 Heffernan-Tawn模型的参数估计值虽然不确定，但表明条件极端值的特征随与条件位置的距离而系统地变化。

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