部分観測プロセスを用いた関数的極値イベントのベイズ推論

この論文は、部分的な観測しか利用できない場合に、確率過程の極値イベントを分析するという課題に取り組んでいます。極値挙動を記述する極限過程であるr-Pareto過程のパラメータを推論するためのベイズMCMCアルゴリズムを提案しています。2段階のアプローチは、プロセスの未観測部分を効果的に処理し、データが限られているシナリオでの極値イベントのより現実的なモデリングを可能にします。この論文の重要性は、完全なプロセス観測がしばしば利用できない実用的なアプリケーションにおける極値分析のための堅牢なフレームワークを提供できることにあります。

• •不完全なデータでの極値イベントの分析の問題に対処。
• •推論のためのベイズMCMCアルゴリズムを提案。
• •実用的なシナリオにおける極値分析のためのフレームワークを提供する。