Estimation semi-paramétrique pour les processus max-stables spatio-temporels : Approche de l'estimation basée sur le F -madogramme.

Résumé Les processus maxi-stables ont été étendus pour quantifier la dépendance extrémale dans les données spatio-temporelles. En raison de l'interaction entre l'espace et le temps, les données spatio-temporelles sont souvent complexes à analyser. Ainsi, la caractérisation de ces dépendances est l'un des défis cruciaux de ce domaine de la statistique. Cet article propose une méthodologie d'inférence semiparamétrique basée sur le madogramme F spatio-temporel pour estimer les paramètres d'un processus spatio-temporel max-stable à l'aide de données maillées. La performance de la méthode est étudiée à travers diverses études de simulation. Enfin, nous appliquons notre procédure d'inférence pour quantifier le comportement extrémal des données de précipitations radar dans une région de l'État de Floride.