지진 재현수준 예측에 대한 로그-로지스틱 분포와 일반화 극단값 분포의 비교 (Comparison of log-logistic and generalized extreme value distributions for predicted return level of earthquake)

서지정보

· 발행기관 : 한국통계학회
· 수록지 정보 : 응용통계연구 / 33권 / 1호 / 107 ~ 114페이지
· 저자명 : 고낙경, 하일도, 장대흥

초록

자연 재해로부터 관측되는 자료를 대상으로 재현 수준 예측 등과 같은 자료 분석을 위해 일반화 극단값 분포(generalized extreme value)가 자주 사용되어 왔다. 표본 수가 충분히 큰 경우 연속적인 블록 최댓값들은점근적으로 일반화 극단값 분포를 따른다. 하지만 소표본인 경우 이러한 사실은 성립되지 않을 수도 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 모형 적합도 검정 및 모형 선택을 통해 로그-로지스틱(log-logistic) 분포의사용을 제안한다. 하나의 예증으로서 중국 지진 자료를 대상으로 하여 로그-로지스틱 분포를 이용하여 재현 기간별재현 수준 예측 및 신뢰구간을 제시한다.

영어초록

Extreme value distributions have often been used for the analysis (e.g., prediction of return level) of data which are observed from natural disaster. By the extreme value theory, the block maxima asymptotically follow the generalized extreme value distribution as sample size increases; however, this may not hold in a small sample case. For solving this problem, this paper proposes the use of a log-logistic (LLG) distribution whose validity is evaluated through goodness-of- t test and model selection. The proposed method is illus- trated with data from annual maximum earthquake magnitudes of China. Here, we present the predicted return level and con dence interval according to each return period using LLG distribution.

참고자료

· 없음