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【24h】

Extremes of order statistics of stationary Gaussian processes

机译:平稳高斯过程的阶数统计极限

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摘要

Let {Xi(t); t > 0}, 1 6 i 6 n, be mutually independentand identically distributed centered stationary Gaussian processes. Undersome mild assumptions on the covariance function, we derive an asymptoticexpansion ofP(supt2[0;xmr(u)]X(r)(t) 6 u)as u ! 1;wheremr(u) =(P( supt2[0;1]X(r)(t) > u))?1(1 + o(1));and {X(r)(t); t > 0} is the rth order statistic process of {Xi(t); t > 0},1 6 i; r 6 n. As an application of the derived result, we analyze the asymptoticsof supremum of the order statistic process of stationary Gaussian processesover random intervals.
机译:令{Xi(t); t> 0},1 6 i 6 n是相互独立的,并且是相同分布的中心固定高斯过程。在协方差函数的一些温和假设下,我们得出P(supt2 [0; xmr(u)] X(r)(t)6 u)的渐近展开为u! 1;其中mr(u)=(P(supt2 [0; 1] X(r)(t)> u))?1(1 + o(1));和{X(r)(t); t> 0}是{Xi(t);的r阶统计过程; t> 0},1 6 i; 6例作为导出结果的应用,我们分析了随机区间上平稳高斯过程的阶统计过程的渐近性。

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