181****31272025-08-22 16:21:42
181****3127老师，请问gpt这个解释正确吗？我不是很理解，在前一页ppt当中，我们学习了，当n足够大时，然后我们收集了很多份样本，然后每一份样本当中的最大值提取出来组成的分布该如何判断，那么在这个时候，我们已经收集了一组最大值了呀，那为什么到这一页在提到如何计算Var和ES的时候，用block maxima，老师说，我们只有一个最大值？那之前收集的不是一组最大值了吗？？
回答（1）
黄石2025-08-26 09:24:08
黄石同学你好。GPT这里讲的没有问题。广义极值理论的思想是，给定一个样本，当该样本的容量足够大时，样本中的最大值（或最小值）作为一个变量、会收敛到广义极值分布。或者换句话说，若大容量的样本有多个，那么每个样本中的最大值（或最小值）画出来就应该近似呈现广义极值分布的形态。前面说的都是理论上的思想，现实中，我们想要估计这个分布的参数，势必要基于实证数据获取一众最大值（或最小值）。常见的做法是找到一段较长的时间序列数据，然后将其分成多个“block”，找出每个block中的最大值（或最小值）即可获得一组估计广义极值分布的数据。为获得较为准确的估计，block中的个体数量应足够大。
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