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Statistics of Extremes

机译：极限统计

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Statistics of extremes concerns inference for rare events. Often the events have never yet been observed, and their probabilities must therefore be estimated by extrapolation of tail models fitted to available data. Because data concerning the event of interest may be very limited, efficient methods of inference play an important role. This article reviews this domain, emphasizing current research topics. We first sketch the classical theory of extremes for maxima and threshold exceedances of stationary series. We then review multivariate theory, distinguishing asymptotic independence and dependence models, followed by a description of models for spatial and spatiotemporal extreme events. Finally, we discuss inference and describe two applications.Animations illustrate some of the main ideas.
机译：极端情况的统计数据涉及对罕见事件的推断。通常，尚未观察到事件，因此必须通过对适用于可用数据的尾部模型进行外推来估计其概率。因为有关感兴趣事件的数据可能非常有限，所以有效的推理方法起着重要的作用。本文回顾了这一领域，重点介绍了当前的研究主题。我们首先画出经典的极限理论，即平稳序列的最大值和阈值超出。然后，我们回顾多元理论，区分渐近独立性和依赖性模型，然后描述空间和时空极端事件的模型。最后，我们讨论推理并描述两个应用程序。动画说明了一些主要思想。

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