• Media type: Doctoral Thesis; Electronic Thesis; E-Book
  • Title: Statistical Modelling and Estimation of Space-Time Extremes ; Statistische Modellierung und Schätzung von Raum-Zeit Extrema
  • Contributor: Buhl, Sven [Author]
  • Published: Technical University of Munich; Technische Universität München, 2017-06-29
  • Language: English
  • Keywords: pairwise likelihood estimation ; Extreme value theory ; space-time processes ; environmental data analysis ; reguläre Variation ; Raum-Zeit-Prozesse ; Extremwerttheorie ; least squares estimation ; Kleinste-Quadrate-Schätzung ; Umweltdatenanalyse ; flexible Beobachtungsschemata ; flexible observation scheme ; regular variation ; max-stable processes ; Mathematik ; max-stabile Prozesse ; paarweise Likelihood-Schätzung
  • Origination:
  • Footnote: Diese Datenquelle enthält auch Bestandsnachweise, die nicht zu einem Volltext führen.
  • 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.
  • Access State: Open Access