Footnote:
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Description:
This thesis deals with extremal spatial and space-time stochastic processes. Such processes find applications in many areas of environmental analysis with focus on the assessment of rare and extreme events in space and/or time. We consider regularly varying processes and their subclass of heavy tailed max-stable processes which are characterised by extremal dependence functions. We develop new parametric models for these functions and we introduce new inference methods to fit the models to real data. ; Diese Arbeit befasst sich mit extremen stochastischen Raum- und Raum-Zeit-Prozessen. Solche Prozesse finden in der Analyse umweltbezogener Daten Anwendung, die den Fokus auf die Bewertung seltener und extremer Ereignisse in Raum und/oder Zeit legen. Es werden regulär variierende und deren Teilklasse der langschwänzigen max-stabilen Raum-Zeit-Prozesse betrachtet, die durch extreme Abhängigkeitsfunktionen charakterisiert sind. Einerseits werden neue parametrische Modelle für diese Funktionen entwickelt und andererseits neue Inferenzmethoden eingeführt, um die Modelle an reale Daten anzupassen.