Contributions to extreme value inference and modeling.

A teoria do valor extremo é aplicada em áreas de pesquisa tais como hidrologia, estudos de poluição, engenharia de materiais, controle de tráfego e economia. A distribuição valor extremo ou Gumbel é amplamente utilizada na modelagem de valores extremos de fenômenos da natureza e no contexto de análise de sobrevivência para modelar o logaritmo do tempo de vida. A modelagem de valores extremos de fenômenos da natureza tais como velocidade de vento, nível da água de rio ou mar, altura de onda ou umidade é importante em estatística ambiental pois o conhecimento de valores extremos de tais eventos é crucial na prevenção de catátrofes. Ultimamente esta teoria é de particular interesse pois fenômenos extremos da natureza têm sido mais comuns e intensos. A maioria dos artigos sobre teoria do valor extremo para modelagem de dados considera amostras de tamanho moderado ou grande. A distribuição Gumbel é frequentemente incluída nas análises mas a qualidade do ajuste pode ser pobre em função de presença de ouliers. Investigamos modelagem estatística de eventos extremos com base na teoria de valores extremos. Consideramos um modelo de regressão valor extremo introduzido por Barreto-Souza & Vasconcellos (2011). Os autores trataram da questão de corrigir o viés do estimador de máxima verossimilhança para pequenas amostras. Nosso primeiro objetivo é deduzir ajustes para testes de hipótese nesta classe de modelos. Derivamos a estatística da razão de verossimilhanças ajustada de Skovgaard (2001) e cinco ajustes da estatística da razão de verossimilhanças sinalizada, que foram propostos por Barndorff-Nielsen (1986, 1991), DiCiccio & Martin (1993), Skovgaard (1996), Severini (1999) e Fraser et al. (1999). As estatísticas ajustadas são aproximadamente distribuídas como uma distribuição $\\chi^2$ e normal padrão com alto grau de acurácia. Os termos dos ajustes têm formas compactas simples que podem ser facilmente implementadas em softwares disponíveis. Comparamos a performance do teste da razão de verossimilhanças, do teste da razão de verossimilanças sinalizada e dos testes ajustados obtidos neste trabalho em amostras pequenas. Ilustramos uma aplicação dos testes usuais e suas versões modificadas em conjuntos de dados reais. As distribuições das estatísticas ajustadas são mais próximas das respectivas distribuições limites comparadas com as distribuições das estatísticas usuais quando o tamanho da amostra é relativamente pequeno. Os resultados de simulação indicaram que as estatísticas ajustadas são recomendadas para inferência em modelo de regressão valor extremo quando o tamanho da amostra é moderado ou pequeno. Parcimônia é importante quando os dados são escassos, mas flexibilidade também é crucial pois um ajuste pobre pode levar a uma conclusão completamente errada. Uma revisão da literatura foi feita para listar as distribuições que são generalizações da distribuição Gumbel. Nosso segundo objetivo é avaliar a parcimônia e flexibilidade destas distribuições. Com este propósito, comparamos tais distribuições através de momentos, coeficientes de assimetria e de curtose e índice da cauda. As famílias mais amplas obtidas pela inclusão de parâmetros adicionais, que têm a distribuição Gumbel como caso particular, apresentam assimetria e curtose flexíveis enquanto a distribuição Gumbel apresenta tais características constantes. Dentre estas distribuições, a distribuição valor extremo generalizada é a única com índice da cauda que pode ser qualquer número real positivo enquanto os índices da cauda das outras distribuições são zero. Observamos que algumas generalizações da distribuição Gumbel estudadas na literatura são não identificáveis. Portanto, para estes modelos a interpretação e estimação de parâmetros individuais não é factível. Selecionamos as distribuições identificáveis e as ajustamos a um conjunto de dados simulado e a um conjunto de dados reais de velocidade de vento. Como esperado, tais distribuições se ajustaram bastante bem ao conjunto de dados simulados de uma distribuição Gumbel. A distribuição valor extremo generalizada e a mistura de duas distribuições Gumbel produziram melhores ajustes aos dados do que as outras distribuições na presença não desprezível de observações discrepantes que não podem ser acomodadas pela distribuição Gumbel e, portanto, sugerimos que tais distribuições devem ser utilizadas neste contexto.The extreme value theory is applied in research fields such as hydrology, pollution studies, materials engineering, traffic management, economics and finance. The Gumbel distribution is widely used in statistical modeling of extreme values of a natural process such as rainfall and wind. Also, the Gumbel distribution is important in the context of survival analysis for modeling lifetime in logarithmic scale. The statistical modeling of extreme values of a natural process such as wind or humidity is important in environmental statistics; for example, understanding extreme wind speed is crucial in catastrophe/disaster protection. Lately this is of particular interest as extreme natural phenomena/episodes are more common and intense. The majority of papers on extreme value theory for modeling extreme data is supported by moderate or large sample sizes. The Gumbel distribution is often considered but the resulting fit may be poor in the presence of ouliers since its skewness and kurtosis are constant. We deal with statistical modeling of extreme events data based on extreme value theory. We consider a general extreme-value regression model family introduced by Barreto-Souza & Vasconcellos (2011). The authors addressed the issue of correcting the bias of the maximum likelihood estimators in small samples. Here, our first goal is to derive hypothesis test adjustments in this class of models. We derive Skovgaard\'s adjusted likelihood ratio statistics Skovgaard (2001) and five adjusted signed likelihood ratio statistics, which have been proposed by Barndorff-Nielsen (1986, 1991), DiCiccio & Martin (1993), Skovgaard (1996), Severini (1999) and Fraser et al. (1999). The adjusted statistics are approximately distributed as $\\chi^2$ and standard normal with high accuracy. The adjustment terms have simple compact forms which may be easily implemented by readily available software. We compare the finite sample performance of the likelihood ratio test, the signed likelihood ratio test and the adjusted tests obtained in this work. We illustrate the application of the usual tests and their modified versions in real datasets. The adjusted statistics are closer to the respective limiting distribution compared to the usual ones when the sample size is relatively small. Simulation results indicate that the adjusted statistics can be recommended for inference in extreme value regression model with small or moderate sample size. Parsimony is important when data are scarce, but flexibility is also crucial since a poor fit may lead to a completely wrong conclusion. A literature review was conducted to list distributions which nest the Gumbel distribution. Our second goal is to evaluate their parsimony and flexibility. For this purpose, we compare such distributions regarding moments, skewness, kurtosis and tail index. The larger families obtained by introducing additional parameters, which have Gumbel embedded in, present flexible skewness and kurtosis while the Gumbel distribution skewness and kurtosis are constant. Among these distributions the generalized extreme value is the only one with tail index that can be any positive real number while the tail indeces of the other distributions investigated here are zero. We notice that some generalizations of the Gumbel distribution studied in the literature are not indetifiable. Hence, for these models meaningful interpretation and estimation of individual parameters are not feasible. We select the identifiable distributions and fit them to a simulated dataset and to real wind speed data. As expected, such distributions fit the Gumbel simulated data quite well. The generalized extreme value distribution and the two-component extreme value distribution fit the data better than the others in the non-negligible presence of outliers that cannot be accommodated by the Gumbel distribution, and therefore we suggest them to be applied in this context