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논문 기본 정보

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저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제9권 제4호
발행연도
2007.1
수록면
1,579 - 1,587 (9page)

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This paper deals with usefulness of generalized extreme value distribution(r-GEVD) based on the r-largest order statistics. It is shown by simulation that using r-GEVD is better than using just the ordinary GEVD in estimating tail quantiles. Three parameters of GEVD are estimated by the method of maximum likelihood(MLE) and penalized maximum likelihood estimator(PMLE). This study compares the performance of two methods for several sample sizes and it is also shown that for small sample size, the mean square error of PMLE is magnificently improved than that of MLE with the concern of different extreme upper tail quantiles. The PMLE is employed with a suitably chosen beta penalty. The algorithm is developed for generating random numbers from r-GEVD. This approach is applied to extreme daily rainfall data for Seoul Korea. The return level of heavy rainfall is calculated from the r-GEVD model.
#Maximum likelihood estimator #Penalized estimation #Mean squared error #Extreme rainfall.

목차

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참고문헌 (12)

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Carter, D. J. T. / 1981 / Estimating return values of environmental parameters / Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society 107 : 259 ~ 266 google schola Coles S. / 1999 / Likelihood-based inference for extreme value models / Extremes 2 : 5 ~ 23 google schola Coles, S. / 2001 / An Introduction to Statistical Modeling of Extreme Values / Springer Verlag google schola Coles. S. / 2003 / Anticipating catastrophes through extreme value modeling / Journal of Royal Statistical Society, C(Applied Statistics) 52 : 405 ~ 416 google schola Martin, E. S. / 2000 / Generalized maximum likelihood generalized extreme- value quantile estimators for hydrologic data / Water Resources Research 36 (1) : 737 ~ 744 google schola

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