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http://dx.doi.org/10.18419/opus-13168
Langanzeige der Metadaten
DC Element | Wert | Sprache |
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dc.contributor.author | Oesting, Marco | - |
dc.contributor.author | Schnurr, Alexander | - |
dc.date.accessioned | 2023-06-16T11:47:55Z | - |
dc.date.available | 2023-06-16T11:47:55Z | - |
dc.date.issued | 2020 | de |
dc.identifier.issn | 1386-1999 | - |
dc.identifier.issn | 1572-915X | - |
dc.identifier.other | 1851243259 | - |
dc.identifier.uri | http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:93-opus-ds-131872 | de |
dc.identifier.uri | http://elib.uni-stuttgart.de/handle/11682/13187 | - |
dc.identifier.uri | http://dx.doi.org/10.18419/opus-13168 | - |
dc.description.abstract | In this paper, we investigate temporal clusters of extremes defined as subsequent exceedances of high thresholds in a stationary time series. Two meaningful features of these clusters are the probability distribution of the cluster size and the ordinal patterns giving the relative positions of the data points within a cluster. Since these patterns take only the ordinal structure of consecutive data points into account, the method is robust under monotone transformations and measurement errors. We verify the existence of the corresponding limit distributions in the framework of regularly varying time series, develop non-parametric estimators and show their asymptotic normality under appropriate mixing conditions. The performance of the estimators is demonstrated in a simulated example and a real data application to discharge data of the river Rhine. | en |
dc.description.sponsorship | Deutsche Forschungsgemeinschaft | de |
dc.description.sponsorship | Projekt DEAL | de |
dc.language.iso | en | de |
dc.relation.uri | doi:10.1007/s10687-020-00391-2 | de |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | de |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | de |
dc.subject.ddc | 510 | de |
dc.title | Ordinal patterns in clusters of subsequent extremes of regularly varying time series | en |
dc.type | article | de |
dc.date.updated | 2023-05-15T11:41:41Z | - |
ubs.fakultaet | Mathematik und Physik | de |
ubs.fakultaet | Fakultäts- und hochschulübergreifende Einrichtungen | de |
ubs.fakultaet | Fakultätsübergreifend / Sonstige Einrichtung | de |
ubs.institut | Institut für Stochastik und Anwendungen | de |
ubs.institut | Stuttgarter Zentrum für Simulationswissenschaften (SC SimTech) | de |
ubs.institut | Fakultätsübergreifend / Sonstige Einrichtung | de |
ubs.publikation.seiten | 521-545 | de |
ubs.publikation.source | Extremes 23 (2020), S. 521-545 | de |
ubs.publikation.typ | Zeitschriftenartikel | de |
Enthalten in den Sammlungen: | 08 Fakultät Mathematik und Physik |
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