• No results found

co ve ra g e p ro ba b ili ty ( % )

N/A
N/A
Info
Download
Protected

Academic year: 2022

Share "co ve ra g e p ro ba b ili ty ( % )"

Copied!
179
0
0

Loading.... (view fulltext now)

Download now ( 179 Page )

Full text

(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
(7)
(8)
(9)
(10)
(11)
(12)
(13)
(14)
(15)
(16)
(17)
(18)
(19)
(20)
(21)
(22)
(23)
(24)
(25)
(26)
(27)
(28)
(29)
(30)
(31)
(32)
(33)
(34)
(35)
(36)
(37)
(38)
(39)
(40)
(41)
(42)
(43)
(44)
(45)
(46)

1e+001e+021e+041e+06

k

mean of MSE

0 0.1 0.2 0.3 0.4 method

TLM2 TLM1 LQM LM ML

1e+001e+021e+041e+06

u

mean of MSE

0.9 0.99 0.999

method LQM ML TLM2 TLM1 LM

1e+011e+031e+051e+07

k

mean of MSE

0 0.1 0.2 0.3 0.4 u

0.999 0.99 0.9

1e+011e+031e+05

k

mean of MSE

0 0.1 0.2 0.3 0.4 method

TLM2 TLM1 LQM LM ML

110010000

u

mean of MSE

0.9 0.99 0.999

method LQM TLM2 TLM1 ML LM

1e+011e+031e+05

k

mean of MSE

0 0.1 0.2 0.3 0.4 u

0.999 0.99 0.9

1e+011e+03

k

mean of MSE

0 0.1 0.2 0.3 0.4 method

TLM2 TLM1 LQM LM ML

1e+001e+011e+021e+03

u

mean of MSE

0.9 0.99 0.999

method LQM TLM2 TLM1 ML LM

1e+001e+021e+04

k

mean of MSE

0 0.1 0.2 0.3 0.4 u

0.999 0.99 0.9

(47)

1e+021e+041e+06

method

mean of MSE

LM LQM ML TLM1 TLM2

1e+021e+041e+06

k

mean of MSE

0 0.1 0.2 0.3 0.4

1e+001e+021e+041e+06

u

mean of MSE

0.9 0.99 0.999

1e+011e+021e+031e+041e+05

method

mean of MSE

LM LQM ML TLM1 TLM2

110010000

k

mean of MSE

0 0.1 0.2 0.3 0.4

1e+011e+031e+05

u

mean of MSE

0.9 0.99 0.999

10205010020050010002000

method

mean of MSE

LM LQM ML TLM1 TLM2

1e+001e+021e+04

k

mean of MSE

0 0.1 0.2 0.3 0.4

1e+001e+011e+021e+03

u

mean of MSE

0.9 0.99 0.999

(48)
(49)
(50)
(51)

1e+071e+161e+251e+34

k

mean of MSE

0 0.1 0.2 0.3 0.4 method

TLM2 TLM1 LQM MLE LM

1e+071e+151e+231e+31

u

mean of MSE

0.9 0.99 0.999

method MLE LQM TLM2 TLM1 LM

1e+061e+141e+221e+30

k

mean of MSE

0 0.1 0.2 0.3 0.4 u

0.999 0.99 0.9

1e+041e+101e+161e+22

k

mean of MSE

0 0.1 0.2 0.3 0.4 method

TLM2 TLM1 LQM LM MLE

1e+051e+111e+171e+23

u

mean of MSE

0.9 0.99 0.999

method MLE LQM TLM2 TLM1 LM

1e+041e+101e+161e+22

k

mean of MSE

0 0.1 0.2 0.3 0.4 u

0.999 0.99 0.9

1e+001e+011e+021e+03

k

mean of MSE

0 0.1 0.2 0.3 0.4 method

TLM2 TLM1 LQM LM MLE

1e+001e+011e+021e+03

u

mean of MSE

0.9 0.99 0.999

method LQM TLM2 TLM1 MLE LM

1e+001e+02

k

mean of MSE

0 0.1 0.2 0.3 0.4 u

0.999 0.99 0.9

(52)

1e+001e+071e+141e+211e+28

method

mean of MSE

LM LQM ML TLM1 TLM2 1e+001e+071e+141e+211e+28

k

mean of MSE

0 0.1 0.2 0.3 0.4 1e+001e+071e+141e+211e+28

u

mean of MSE

0.9 0.99 0.999

102050100200500100020005000

method

mean of MSE

LM LQM MLE TLM1 TLM2

1e+001e+011e+021e+03

k

mean of MSE

0 0.1 0.2 0.3 0.4

1e+001e+011e+021e+03

u

mean of MSE

0.9 0.99 0.999

102050100200500

method

mean of MSE

LM LQM MLE TLM1 TLM2

1e+001e+011e+021e+03

k

mean of MSE

0 0.1 0.2 0.3 0.4

1e+001e+011e+021e+03

u

mean of MSE

0.9 0.99 0.999

(53)
(54)
(55)
(56)
(57)
(58)
(59)
(60)
(61)
(62)
(63)
(64)
(65)
(66)
(67)
(68)
(69)
(70)
(71)
(72)
(73)

5 0 6 0 7 0 8 0 9 0 1 0 0

k

co ve ra g e p ro ba b ili ty ( % )

0.0 0.1 0.2 0.3 0.4

n=20 n=50 n=100 n=250 n=500

moments

n=20

n=50

n=100

n=250

n=500

(74)

0 1 2 3 4 5 6 7

k

m e d ia n le n g th

0.0 0.1 0.2 0.3 0.4

n=20 n=50 n=100 n=250 n=500

moments

n=20

n=50

n=100

n=250

n=500

(75)

2 0 4 0 6 0 8 0 1 0 0

k

%

0.0 0.1 0.2 0.3 0.4

n=20 n=50 n=100 n=250 n=500

moments n=20 n=50 n=100 n=250 n=500

max. likelihood n=20 n=50 n=100 n=250 n=500

0 1 2 3 4 5 6 7

k

m e d ia n le n g th

0.0 0.1 0.2 0.3 0.4

n=20 n=50 n=100 n=250 n=500

moments n=20 n=50 n=100 n=250 n=500

max. likelihood

n=20

n=50

n=100

n=250

n=500

(76)
(77)

1960 1970 1980 1990 2000 2010

20 3 0 40 50 6 0 70

year

am o un t ( m m )

(78)

24 25 26 27 28 29 30 31

CI for

method

moments maximum likelihood

80% CI 90% CI 95% CI 99% CI

27.58 27.74 27.59

6 7 8 9 10 11

CI for

method

moments maximum likelihood

80% CI 90% CI 95% CI 99% CI

8.4

8.94

8.52

0. 0 0. 1 0. 2 0. 3

CI for k

method

moments maximum likelihood

80% CI 90% CI 95% CI 99% CI

0.05

0.11

0.06

38 40 42 44 46 48 50 52

CI for Q(0.90)

method

am ou nt ( m m )

moments maximum likelihood

80% CI 90% CI 95% CI 99% CI

45.38 45.52 45.5

45 50 55 60

CI for Q(0.95)

method

am ou nt ( m m )

moments maximum likelihood

80% CI 90% CI 95% CI 99% CI

50.64 50.32 50.73

50 60 70 80

CI for Q(0.99)

method

am ou nt ( m m )

moments maximum likelihood

80% CI 90% CI 95% CI 99% CI 61.81

59.86 61.75

(79)
(80)
(81)
(82)
(83)
(84)
(85)
(86)
(87)
(88)
(89)
(90)
(91)
(92)

0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0

0 .0 0 .2 0 .4 0 .6 0 .8 1 .0

u

v

0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0

0 .0 0 .2 0 .4 0 .6 0 .8 1 .0

u

v

(93)

0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0

0 .0 0 .2 0 .4 0 .6 0 .8 1 .0

u

v

0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0

0 .0 0 .2 0 .4 0 .6 0 .8 1 .0

u

v

0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0

0 .0 0 .2 0 .4 0 .6 0 .8 1 .0

u

v

0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0

0 .0 0 .2 0 .4 0 .6 0 .8 1 .0

u

v

(94)

0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0

0 .0 0 .2 0 .4 0 .6 0 .8 1 .0

u

v

0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0

0 .0 0 .2 0 .4 0 .6 0 .8 1 .0

u

v

(95)

0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0

0 .0 0 .2 0 .4 0 .6 0 .8 1 .0

u

v

0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0

0 .0 0 .2 0 .4 0 .6 0 .8 1 .0

u

v

(96)
(97)
(98)
(99)
(100)
(101)
(102)
(103)
(104)
(105)
(106)
(107)
(108)
(109)
(110)

N C GH F J G S P HR C#2 C#12 C#13 C#14 C#15 C#17 C#18 C#19 C#20 C#21 copula family

% 0 20 40 60 80 10 0

Region

1

2

3

4

5a

5b

(111)

N C GH F J G S P HR C#2 C#12 C#13 C#14 C#15 C#17 C#18 C#19 C#20 C#21 copula family

re la tiv e fr e qu en cy ( % ) 0 20 40 60 80 10 0

Region

1

2

3

4

5a

5b

(112)
(113)
(114)
(115)
(116)

0 1 2 3 4 5

0 1 2 3 4 5

Region 1

0 1 2 3 4 5

0 1 2 3 4 5

Region 2

0 1 2 3 4 5 6 7

0 5 10 20

Region 3

0 1 2 3 4 5

0 1 2 3 4 5

Region 4

0 1 2 3 4 5

0 1 2 3 4 5

Region 5a

Joe Gumbel

0 2 4 6 8

0 2 4 6 8

Region 5b

p=0.9 p=0.95 p=0.99 p=0.995 p=0.999

(117)

0 1 2 3 4

0 1 2 3 4 5

(1.66, 1.78)

(1.66, 2.95)

(2.33, 1.78)

p=0.95

p=0.93

(118)
(119)
(120)
(121)
(122)
(123)
(124)
(125)
(126)
(127)
(128)
(129)
(130)

0.35 0.45 0.55 0.65

0 .2 0 .4 0 .6 0 .8 1 .0

|| 2 * ||

|| 3 * ||

(a)

+

0.35 0.45 0.55 0.65

0 .2 0 .4 0 .6 0 .8

|| 2 * ||

|| 4 * ||

(b)

+

0.3 0.4 0.5 0.6 0.7

0 .2 0 .4 0 .6 0 .8 1 .0

|| 2 * ||

|| 3 * ||

(c)

+

0.3 0.4 0.5 0.6 0.7

0 .2 0 .4 0 .6 0 .8

|| 2 * ||

|| 4 * ||

(d)

+

0.40 0.45 0.50 0.55 0.60 0.65

0 .4 0 .6 0 .8 1 .0 1 .2

|| 2 * ||

|| 3 * ||

(e)

+

0.40 0.45 0.50 0.55 0.60 0.65

0 .2 0 .4 0 .6 0 .8 1 .0

|| 2 * ||

|| 4 * ||

(f)

+

0.30 0.35 0.40 0.45 0.50

0 .4 0 .6 0 .8

|| 2 * ||

|| 3 * ||

(g)

+

0.30 0.35 0.40 0.45 0.50

0 .2 0 .3 0 .4 0 .5 0 .6 0 .7

|| 2 * ||

|| 4 * ||

(h)

+

(131)
(132)
(133)

N F P copula family

re la tiv e fr eq ue nc y (% ) 0 20 40 60 80 10 0

Region

1

2

3

4

5a

5b

(134)

N F P copula family

re la tiv e fr eq ue nc y (% ) 0 20 40 60 80 10 0

Region

1

2

3

4

5a

5b

(135)

M1 M2 M3 M4 M5 copula model

re la tiv e fr eq ue nc y (% ) 0 20 40 60 80 10 0

Region

1

2

3

4

5a

5b

(136)

M1 M2 M3 M4 M5 copula model

re la tiv e fr eq ue nc y (% ) 0 20 40 60 80 10 0

Region

1

2

3

4

5a

5b

(137)

M1 M2 M3 M4 M5 copula model

re la tiv e fr eq ue nc y (% ) 0 20 40 60 80 10 0

Region

1

2

3

4

5a

5b

(138)
(139)
(140)
(141)
(142)
(143)
(144)
(145)
(146)
(147)
(148)
(149)
(150)
(151)
(152)
(153)
(154)
(155)
(156)
(157)

HOMOGENEOUS

0 1 2 3 4 5

0 1 2 3 4 5

HETEROGENEOUS

MARGINALLY HETEROGENEOUS

0.0 0.5 1.0 1.5 2.0

0 .0 0. 5 1. 0 1 .5 2 .0

DEPENDENCE HETEROGENEOUS

0 1 2 3 4 5

0 1 2 3 4 5

BIMODAL

0.0 0.5 1.0 1.5 2.0

0 .0 0. 5 1. 0 1. 5 2 .0

MARGINALLY BIMODAL

DEPENDENCE BIMODAL

0

0.13

0.26

0.41

0.59

(158)

0.0 0.2 0.4 0.6

0 2 4 6 8 10

N=10

fir st ty pe e rr or ( % )

0.0 0.2 0.4 0.6

0 2 4 6 8 10

N=15

fir st ty pe e rr or ( % )

0.0 0.2 0.4 0.6

0 2 4 6 8 10

N=20

fir st ty pe e rr or ( % )

0.0 0.2 0.4 0.6

0 2 4 6 8 10

N=30

fir st ty pe e rr or ( % )

parametric nonparametric modified parametric

(159)

0.0 0.2 0.4 0.6

0 2 0 4 0 6 0 8 0 1 00

N=10

p ow er ( % )

0.0 0.2 0.4 0.6

0 2 0 4 0 6 0 8 0 1 00

N=15

p ow er ( % )

0.0 0.2 0.4 0.6

0 2 0 4 0 6 0 8 0 1 00

N=20

p ow er ( % )

0.0 0.2 0.4 0.6

0 2 0 4 0 6 0 8 0 1 00

N=30

p ow er ( % )

parametric completely het.

nonparametric marginally het.

modified parametric

dependence het.

(160)

0.0 0.2 0.4 0.6

0 2 0 4 0 6 0 8 0 1 00

N=10

p ow er ( % )

0.0 0.2 0.4 0.6

0 2 0 4 0 6 0 8 0 1 00

N=15

p ow er ( % )

0.0 0.2 0.4 0.6

0 2 0 4 0 6 0 8 0 1 00

N=20

p ow er ( % )

0.0 0.2 0.4 0.6

0 2 0 4 0 6 0 8 0 1 00

N=30

p ow er ( % )

parametric completely bim.

nonparametric marginally bim.

modified parametric

dependence bim.

(161)
(162)

HOMOGENEOUS

H values

H * va lu e s

0 1 2 3 4 5 6 7

0 1 2 3 4 5 6 7

HETEROGENEOUS

H values

H * va lu e s

MARGINALLY HETEROGENEOUS

H values

H * va lu e s

0.0 1.0 2.0 3.0

0. 0 1 .0 2. 0 3. 0

DEPENDENCE HETEROGENEOUS

H values

H * va lu e s

0 1 2 3 4 5 6

0 1 2 3 4 5 6

BIMODAL

H values

H * va lu e s

MARGINALLY BIMODAL

H values

H * va lu e s

DEPENDENCE BIMODAL

H values

H * va lu e s

0

0.13

0.26

0.41

0.59

(163)
(164)
(165)
(166)
(167)
(168)
(169)
(170)
(171)
(172)
(173)
(174)
(175)
(176)
(177)
(178)
(179)

References

Download now ( PDF - 179 Page - 39.15 MB )

Related documents

P L A N B E S K R I V N I N G

I den fördjupade översiktsplanen för Faxe-området visas en trädallé samt gång- och cykelväg för Kungsgatan hela vägen från Kaptensgatan till och med förbi

P L A N B E S K R I V N I N G

I den fördjupade översiktsplanen för Faxe-området visas en trädallé samt gång- och cykelväg för Kungsgatan hela vägen från Kaptensgatan till och med förbi

P L A N B E S K R I V N I N G

stadsplan för servicebutik vid Norrmyravägen mm Söderhamn, Söderhamns kommun” avser allmän plats, gata och park eller plantering i berörd del.. I:201, antagen av byggnadsnämnden

P L A N B E S K R I V N I N G

Kungälvs kommun ansvarar för iordningställande eller utbyggnad av allmän plats inom plan- området. Kungälvs kommun ansvarar för framtida drift och underhåll av

B R I S - R A P P O R T E N

Utifrån denna statistik kan man därför inte säga något om t ex hur många barn i Sverige som mobbas eller utsätts för fysisk misshandel.. Däremot kan man se vilken typ av barn

P L A N B E S K R I V N I N G

• Kostnader för vatten- och avloppsledningar inom området påförs till dem som har del i föreslagen gemensamhetsanläggning för ändamålet.. ÄLVSBYNS KOMMUN MILJÖ-

Theres Lundén. Skörda Lagra Laga RO R G R. vå r a b ä s. d e t i p s. a r

Brytärter, eller sugarsnaps, har tjockt, saft igt skal och kan skördas från det att de börjat svälla något till dess att de är välfyllda med stora ärtor inuti.. Vi föredrar

B R - L G H N R H S B B R F S K A N S E G A N I J Ä R P E N

Lägenheten har delvis äldre inredning och ytskikt som bedöms vara i slutet av sin tekniska livslängd.. Kök har äldre inredning och