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한국통계학회 CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods) CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods) 제22권 제6호
발행연도
2015.11
수록면
647 - 653 (7page)

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Extreme value theory concerns the distributional properties of the maximum of a random sample; subsequently, it has been significantly extended to stationary random sequences satisfying weak dependence restrictions. We focus on distributional mixing condition D(u<sub>n</sub>) and the Berman condition based on covariance among weak dependence restrictions. The former is assumed for general stationary sequences and the latter for stationary normal processes; however, both imply the same distributional limit of the maximum of the normal process. In this paper D(u<sub>n</sub>) condition is shown weaker than Berman’s covariance condition. Examples are given where the Berman condition is satisfied but the distributional mixing is not.
#Berman condition #covariance #extreme value theory #mixing condition #stationary normal sequence

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