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This paper compared the performance of the parametric method and the nonparametric method when estimating the distribution for the tail of the distribution with heavy tails. For the parametric method, the generalized extreme value distribution and the generalized Pareto distribution were used, and for the nonparametric method, the kernel density estimation method was applied. For comparison of the two approaches, the results of function estimation by applying the block maximum value model and the threshold excess model using daily fine dust public data for each observatory in Seoul from 2014 to 2018 are shown together. In addition, the area where high concentrations of fine dust will occur was predicted through the return level.

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본 논문은 꼬리가 두꺼운 분포의 꼬리부분에 대한 분포를 추정할 경우 모수적 방법과 비모수적 방법의 성능에 대해 비교하였다. 모수적 방법으로는 일반화 극단값 분포와 일반화 파레토 분포를 이용하였고, 비모수적 방법은 커널 형 확률밀도함수 추정방법을 적용하였다. 두 접근법의 비교를 위해 2014년부터 2018년까지 서울시 관측소별 일일 미 세먼지 공공데이터를 이용하여 블록 최댓값 모형과 분계점 초과치 모형을 적용하여 함수 추정한 결과를 함께 보이고 2년, 5년, 10년의 재현수준을 통해 고농도의 미세먼지가 일어날 지역을 예측하였다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 모수적 추정법
1. 블록 최댓값 (Block Maximum) 모형
2. 분계점 초과치 (Peak over Threshold) 모형
Ⅲ. 비모수적 추정법
1. 커널 확률밀도함수 추정
2. 평활량의 선택
Ⅳ. 데이터 분석
Ⅴ. 결론
References

키워드

분계점 초과치 모형 블록 최댓값 모형 비모수적 추정법 일반화 극단값 분포 커널 함수 추정 평활량 선택 Bandwidth selection Block maximum model Generalized extreme value distribution Kernel function estimation Nonparametric estimation Peak over threshold model

저자

• 우승현 [ Seunghyun Woo | 준회원, 한국외국어대학교 통계학과 석사 ] 제1저자
• 강기훈 [ Kee-Hoon Kang | 정회원, 한국외국어대학교 통계학과 교수 ] 교신저자

참고문헌

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