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Abstrakt

Modellierung von Brandschadensdaten unter Verwendung einer Mischung aus Burr- und Log-Normalverteilungen

Xiaolin Lied

Daten zu Brandschäden weisen üblicherweise die Merkmale einer leptokurtischen Verteilung und eines dicken Schwanzes auf und lassen sich gut mit den Mischmodellen anpassen. In diesem Artikel konstruieren wir eine Mischung aus Burr- und Log-Normalverteilungen. Einige damit verbundene statistische Eigenschaften werden untersucht, darunter die analytischen Ausdrücke für die Gefahrenfunktion, jeden Ordnungsmoment und die mittlere Abweichung. Die Parameter werden über einen EM-Algorithmus geschätzt. Wir veranschaulichen eine Anwendung auf die chinesischen Daten zu Brandschäden. Die Parameterschätzung und Modellprüfung der Simulationsdaten erfolgt mithilfe der Sprache R. Abschließend untersuchen wir die Risikomaße V aR und TV aR und vergleichen die theoretischen und empirischen Werte. Die Ergebnisse zeigen, dass die Mischung aus Burr- und Log-Normalmodell eine bessere Anpassung bietet.