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.
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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 entwi...
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