Extreme Values. Statistical Analysis Using R. Markov Processes and Applications. Markov Processes and Applications. Lee Fawcett David Walshaw

Similar documents
edges added to S contracted edges

½º¾ Ò Ø ÓÒ Ì Ò Ó Ø ÓÚ ÕÙ Ø ÓÒ Ò ÓÖÑ Ð Þ Ý Ø ÓÐÐÓÛ Ò Ò Ø ÓÒº Ò Ø ÓÒ ½ È Ù Ó Ê Ò ÓÑ ÙÒØ ÓÒ Ñ Ðݵ Ñ ÐÝ ¾ ¼ ½ ¾Æ ÐÐ Ñ ÐÝ Ó Ð µ Ä µµ È Ù Ó Ê Ò ÓÑ ÙÒØ ÓÒ ¾

Chapter 9. Trapezoidal Maps. 9.1 The Trapezoidal Map

ÁÒØÖÓ ÙØ ÓÒ ËØ Ø Ø Ð Ò ÐÝ ÓÖ Ö Ø Ø Ô ÖØ Ù¹ Ð ÖÐÝ ÓÖ ÔÖÓ Ð ØÝ ÑÓ Ð Ù Ø ÒÓ¹ Ñ Ð ÈÓ ÓÒ Ò ÑÙÐØ ÒÓÑ Ð Ý ÒÓÛ Ú ÖÝ Û ÐÐ ÙÒ Ö ØÓÓ Û Ø Û ÐØ Ó Ù Ø Ð Ó Ø¹ Û Ö º

ÝÓÒ ÀÝÔ ÖØÖ Ï Ø ÓÑÔÓ Ø ÓÒ Å Ø Ó Ï Ø ÓÙØ ÓÑÔÓ Ø ÓÒ ÀÙ Ò Ò Î ØÓÖ ÐÑ Ù Ô ÖØ Ñ ÒØ Ì ÒÓÐÓ ÍÒ Ú Ö Ø Ø ÈÓÑÔ Ù Ö Ö ÐÓÒ ËÔ Ò Ù º Ò Ú ØÓÖº ÐÑ Ù ÙÔ º Ù ØÖ Øº Ì Ò

Ñ Ò Ò Ð Û Ø ÓÑÔÐ Ü ¹ Ñ Ò ÓÒ Ð Ø º Ì Ñ Ò Ø Ø Ø Ø Ø ÓÑ Ò Ö ÒØ Ò Ó ØÖÙØÙÖ º ÓÖ Ü ÑÔÐ Ó Ø Ò Û ÒØ Ñ Ø Ó Ø Ø Ò Ð Ø Ò ÐÝ Ø ØÓ ÕÙ ÒØ ÐÐÝ ÜØÖ Ø ÑÔÐ ØÖÙØÙÖ ÇÒ Ø

1 The Multinomial logit

The Enigma machine. 1 Expert teams 25 mins. 2 Mixing the teams 30 mins. 3 Coding and decoding messages 1 period


Ë Ñ ÒØ Ø ÓÒ Ð ÓÖ Ø Ñ ÓÖ Ø ÓÑÔ Ö ÓÒ Ó ÀÙÑ Ò Ä Ñ ÌÖ ØÓÖ Å Ö ÈÓÑÔÐÙÒ ½ Ò Å Âº Å Ø Ö ¾ ½ Ô ÖØÑ ÒØ Ó ÓÑÔÙØ Ö Ë Ò ÓÖ ÍÒ Ú Ö ØÝ ¼¼ à РËØÖ Ø ÌÓÖÓÒØÓ ÇÒØ Ö Ó

ÖÖ Ý ÒÑ ÒØ Ø Ø Ñ ÒØ Ö Ö ÓÖ ÒÝ Ð Ø¹ Ò Ð Ñ ÒØ Ö ØÓÖ º ÖÖ Ý ÓÖ Ù Ø ÓÒ Ó ÖÖ Ý Ò Ô Ý Ù Ò ØÖ ÔÐ Ø Ù Ö ÔØ º ØÖ ÔÐ Ø Ô Ö Ò Ò Ø ÓÖÑ ÐÓÛ Ö ÓÙÒ ÙÔÔ Ö ÓÙÒ ØÖ º Á

Ð Ò ØÓ ØØ Ö Ò ÔÔÖÓÜ Ñ Ð ØÝ Ö ÙÐغ Ì ÓÙÖ Ô Ö Ñ ØÓÛ Ö Ø Ø Ö Ò ÔÔÖÓÜ Ñ Ð ØÝ Ö ÙÐØ Ò Ô Ö Ý Ø Ô Ô Ö Ó È Ô Ñ ØÖ ÓÙ Ò Î ÑÔ Ð ÓÒ ÌÖ Ú Ð Ò Ë Ð Ñ Ò ÔÖÓ Ð Ñ µ Ø

Ì ÓÑÔÐ Ü ØÝ Ó Á ÓÑÓÖÔ Ñ ÁÒ ÐÐ Ú ÓÑÓÖÔ Ñ Σ ½ ½ ÑÓÖ ÔÖ ÐÝ A B Ö ÓÑÓÖÔ : ( ØÖÙØÙÖ ¹ÔÖ ÖÚ Ò Ø ÓÒ) ÓÙÒØ Ð ØÖÙØÙÖ Ò Ó Ý Ö Ð Ø Ò ÓÑÓÖÔ Ñ ÓÑ Σ ½ ½ Ö Ð Ø ÓÒ ÓÒ

ÇÙØÐ Ò È Ý Ð ÓÒ Ø ÓÒ Ò ÓÙ Æ ÙÐ ÄÓÛ¹ Ò ØÝ Ð Ñ Ø À ¹ Ò ØÝ Ð Ñ Ø Ü ÑÔÐ ÜØ ÒØ ÓÒ ØÓÛ Ö ÐÑ Ö Ö Ñ ÒØ Ò

Ú Ð Ð ÓÒÐ Ò Ø ØØÔ»» Ѻ Ö Ùº º Ö ÁÒغ º ÁÒ Ù ØÖ Ð Å Ø Ñ Ø ÎÓк ÆÓº ¾¼½½µ ½ ½¹½ ½ Ê Ò Ò ÍÒ Ø Ò Ý Í Ò Ø ÎÓØ Ò ËÝ Ø Ñ Åº à ÒÑÓ ÑÑ Êº ÐÐ Ò µ Ô ÖØÑ ÒØ Ó Å

½ ÁÒØÖÓ ÙØ ÓÒ ÒÓÑ ÈÓÖØ Ð Û ¹ ÒØ Ö Ø Ú ÓÑÔÙØ Ø ÓÒ Ð ÔÐ Ø ÓÖÑ ÓÖ Ø Ò Ð¹ Ý Ò Ñ Ò Ò Ó ÒÓÑ Ø º Ï Ñ ØÓ ÒØ Ö Ø Ø ÔÖ Ñ ÖÝ ÒÓÑ Ø ÙÒØ ÓÒ Ð ÒÓÛÐ Ò Ò ÐÝØ Ð ØÓÓÐ Û

dis.08 dis.09 dis.10 dis.11

ß ¾ ß ½º ÁÒØÖÓ ÙØ ÓÒ Ö Ñ ÒØ Ø ÓÒ ÙÖ Ò ÔÖÓØÓ Ø ÐÐ Ö ÓÐÐ Ô Û ÐÝ ÔØ ØÓ Ø ÔÖ Ñ ÖÝ Ñ ¹ Ò Ñ ÓÖ Ø ÓÖÑ Ø ÓÒ Ó Ò ÖÝ Ò ÑÙÐØ ÔÐ Ø Ö Ý Ø Ñ º º Ä Ö Ò Ö Ø Ðº ¾¼¼ Ò

ÄÈ ÈÖÓ Ò ÓÖ È Û Ä Ò Ö ÇÔØ Ñ Þ Ø ÓÒ Ò Ë ÙÐ Ò Ö Ð Ò À Ò Ð Ë ÓÙØ Á ¹È Ö ÁÑÔ Ö Ð ÓÐÐ º ÄÓÒ ÓÒ ËÏ ¾ ÍÒ Ø Ã Ò ÓѺ ¹Ñ Ð ½½ Ô Öº º ºÙ ØÖ Øº ÙÐ Ò ÔÖÓ Ð Ñ Û Ø Ô

LCNS, Vol 1767, pp , Springer 2003

ËÌ Ä Å Ä Å ÌÁÇÆ ÂÓ Ò Ìº Ð Û Ò Ô ÖØÑ ÒØ Ó Å Ø Ñ Ø ËØ Ø Ø Ò ÓÑÔÙØ Ö Ë Ò ÍÒ Ú Ö ØÝ Ó ÁÐÐ ÒÓ Ø Ó Â ÒÙ ÖÝ ¾¼¼¼ Ø ØÓ Ø Ñ ÑÓÖÝ Ó ºÁºÅ Ð Úº ÁÒ ½ ÖÞ ÓÖÞÝ Û Ø Ö

ÁÒØÖÓ ÙØ ÓÒ Ì Ñ Ñ Ö Ó Ú Ò Ô ÓÖ Ù Ô µ Ú Ø Ñ Ò Ö Ð ØÙÖ ÓÒ Ø Ö Ó Ø Ô ØØ ÖÒº ÀÓÛ Ú Ö Ò Ú Ù Ð Ò Ñ Ð Ø ÓÛÒ Ø ÒØ Ñ Ö Ò º Ì Ô ØØ ÖÒ Ö ÒÓØ Ø ÖÑ Ò Ò Ø ÐÐݺ Ì Ý

ÅÓÖ Ö ÒØÐÝ ÓÑ ÔØ Ú Ð Ò Ô ÓÛÒ Ò Ò ÙØÖ Ð ØÝ Ð Ú Ð Ú Ò ÝÒØ Þ Ò Ø Ð Ó ÐÐÙÐ Ö ÙØÓÑ Ø µ ÕÙ ÒØ Ð ÝÒ Ñ Ý Ø Ñ ¾ µ Ò Ò Ø Ð ÓÖ Ø Ñ ½ µº Å ÒÝ ØÒ Ð Ò Ô ÖÓÑ Ò Ø Ð Ó

Ì Ö Ö Ü ÑÔÐ Ó ÒØ Ô Ø ÓÒ Ð Ò Ù Ø Ø ÔÖÓÚ ÓÓ ÙÔ¹ ÔÓÖØ ÓÖ Ô Ý Ò ÒØ Ý Ø Ñ ÒÐÙ Ò Ø ÒØ Ö Ø ÓÒ ØÛ Ò ÒØ º ÒØ ¾ Ò ÒعÓÖ ÒØ ÜØ Ò ÓÒ ØÓ Ç Ø¹ Û ÒÐÙ ÓÒ ÔØ Ù ÖÓÐ ÒØ

ÁÒØÖÓ ÙØ ÓÒ Ö ÔØ Ú ËØ Ø Ø ÁÒ Ö ÒØ Ð ËØ Ø Ø ÀÝÔÓØ Ø Ø Ò ¹ Ô Ú ÐÙ Ø ÖÑ Ò Ø ÓÒ Ó ÑÔÐ Þ ËÙÑÑ ÖÝ Ä ÖÒ Ò Ó¹ Ø ÖÑ Æ ÙÝ Ò Ì ÌÙ Î Ò ½ Æ ÙÝ Ò ÉÙ Ò Î Ò ¾ ½ ÍÒ Ú

Ó Ú ÐÙ Ö ÒÚÓÐÚ Ò ÖØ Ò Ô ÖØ Ó Ø ÔÖÓ Ö Ñµ Ò ØÓ ÐÔ Ø Ø ÔÖÓ Ö ÑÑ Ö Ñ Ø º ÁÒ Ø Ø ÐÐÝ ØÝÔ Ð Ò Ù Ø ØÝÔ Ö ÒÓØ Ò ÓÑ Ø Ò Ø Ø Ø Ô ÖØ Ò ÓÑÔÙØ Ø ÓÒ ÙØ Ö Ø Ö ÓÑ Ø Ò

Ì ÓÑÔÙØ Ð Ñ Ò ÓÒ Ó ÌÖ Ó ÁÒ Ò Ø À Ø ÊÙ ÐÐ Å ÐÐ Ö ÂÙÐÝ ¾ ¾¼¼ Ì Ö Ø ÓÙÖ Ø ÓÒ Ó Ø ÖØ Ð ÔÔ Ö ÔØ Ö Ó È º º Ø Ø Ø ÍÒ Ú Ö ØÝ Ó Ó ÙÒ Ö Ø ÙÔ ÖÚ ÓÒ Ó ÊÓ ÖØ Áº ËÓ

ß ¾ ß ËÌÊ Ì ÌÓ Ò Ò Ø ØÓ Ø Ù Ó Ð Ñ ÒØ ÖÙÔØ ÓÒ Ò Ö ÓÒ Ø ÙÒ Û Ó ÖÚ Ð Ñ ÒØ Ø Ø ÖÙÔØ Ò Ø Ú Ö ÓÒ ÆÇ º Ì Ó ÖÚ Ø ÓÒ ÓÒ Ø Ó À«ÐØ Ö Ö Ñ Ø Ø Ö Û Ú Ð Ò Ø Ð Ò ÒØ Ö

½µ ÓÖ È µ Ô ÛÒ Ò Ò Ø Ò Ó ÔÖÓ È ÓÖ ÓÙÖÖ Ò Ó ÙÖÖ ÒØÐÝ Ò Ø Ø Ô ¾µ ÒÓØ Ý È µ ÔÖÓ Ù Ð Ø Ò Ö Ø Ø Û ÒÓØ Û Ø ÓÒ È µ Û Û ÐÐ Ô ÛÒ Ò Ò Ø Ò Ó È Ø Ñ Ò Û ÔÖÓ Ù µ ÑÓ

3D Interaction in Virtual Environment


x(t + t) = exp( tl)x(t), µ t k exp( tl) = x i i=1 k=0

ËÔ Ó ÓÙÒ Ó ÓÜÝ Ò Ò ÙÔ ÖÖ Ø Ð Ø Ø ÙÔ ØÓ ¼¼ Ã Ò ½¼¼ ÅÈ Ö Ø Ó Àº Ù Ö Å Ö Ù Ê ÔÓÐ ÐÑ Ö ÙÑ Ö Ò Â Ö Ò ÎÖ Ì ÖÑÓ ÝÒ Ñ Ò Ò Ö Ý Ì ÒÓÐÓ Ý ÍÒ Ú Ö ØÝ Ó È Ö ÓÖÒ ÖÑ

Ô ØÙ Ø Ò Ø ÔÐ Ò º Ì ÑÓ Ø ÑÔÓÖØ ÒØ Ø Ô Ò Ø ÔÖÓ ÙÖ Ø Ø ÖÑ Ò Ø ÓÒ Ó Ø ÙÒ ÒÓÛÒ ÓÑÔÓÒ ÒØ Ó Ø ÐÓÛÒ Ú ØÓÖ ØÓ Ø ÒÓÖÑ Ð Ò ØÓ Ø ÔÐ Ò º Ì ÔÖÓ Ð Ñ ÔÐ Ý Ò ÑÔÓÖØ ÒØ

Ê Ö Ò Ù Ä ÒÙÜ ÓÖ ØÖÓÒÓÑ Ö º º º ½º¾º Ï Ø Ä ÒÙÜ Ä ÒÙÜ ÍÆÁ ¹Ð ÖÒ Ð Ö Ø Ý Ä ÒÙ ÌÓÖÚ Ð º Ä ÒÙÜ ÖÒ Ð Ó Ø Ò ÓÒ Ù Û Ø Ø ÆÍ»Ä ÒÙÜ ÓÔ Ö Ø Ò Ý Ø Ñº Ä ÒÙÜ Ø ÖÒ Ð

ÓÖ Ø ÁÒØ Ð ÔÖÓ ÓÖ Ñ Ðݺ Ê Ö Û ÒØ Ò Ò Ö Ð ÖÓÙÒ Ò Ñ Ð Ö ÔÖÓ Ö Ñ¹ Ñ Ò ÓÙÐ ÓÒ ÙÐØ ÔÔÖÓÔÖ Ø Ø ÜØ ÓÓ Ò ÓÒ ÙÒØ ÓÒ Û Ø Ø ÔÖÓ ÓÖ Ö Ö Ò Ñ Ò¹ Ù Ð ÔÙ Ð Ý ÁÒØ Ð Ò

ÇÙØÐ Ò ½ ¾ ØÖ ÙØ ÓÒ ² Ì Ò ÐÝ Ó Ö ÕÙ Ò ÔÔÐ Ø ÓÒ Ó Ø χ ¾ ËØ Ø Ø ÐÙÐ Ø Ò Ô Ú ÐÙ Ò ³ Ü Ø Ø Ø Ì ÓÒÚ ÒØ ÓÒ Ð Ú º Ø Ñ Ô ÓÔغµ È Ö ÓÒ Ò ËÔ ÖÑ Ò ÓÖÖ Ð Ø ÓÒ Ù Ò

Ë ÓÑ Ò Ò ÝÒ Ñ ÈÖÓ Ö ÑÑ Ò Û Ø Ò Ö Ð Þ Ø ÓÒ Ò Ð Ö ËÝ Ø Ñ È ÖÖ Ö Ö ½ ¾ Ò ÇÐ Ú Ö Ë Ù ½ ½ ÙÐØ Ú Ø ÓÒ Ì» ÈÊ» Ë ÉÙ Å Ö Ð ÙÐØ ¾ ¾ Ëع ÐÓÙ Ü ¾ Ò Ñ ØÄ ÄÁÈ µ ÖÙ

½½ º º À Æ Æ º º Í Æ ÒÓØ ÔÓ Ø Ú Ñ ¹ Ò Ø ÙÒÐ Ø ÓÐÐÓÛ Ò ØÖÙ Ø Ö ÓÒ Ù ÔÖÓ Ð Ñ È ½ Û Ø Ò Ð ÐÐ ÓÒ ØÖ ÒØ Û Ó ÓÖÑ Ù Ø ØÓ Ñ Ò ¾Ê Ò µ ½ ¾ Ì Ì Ø Ì Ù ÔÖÓ Ð Ñ Ø Ð

ÇÚ ÖÚ Û ½ ÁÒØÖÓ ÙØ ÓÒ ¾ Ý ¾¼½¾ Ò Ö Ð Þ Ö ÐØÝ ÅÓ Ð ÓÖ ÓÑ Ø Ý ¾

Ë ¼ Ë Ò Ð Ü Ñ Ò Ø ÓÒ ÈÊÁÄ ¾¼¼ ÉÙ Ø ÓÒ ½º Ë ÓÖØ Ò Û Ö Ñ Ö È ÖØ µ Ñ Ö ÖÐ Ì ÓÖ ÐÓÛ Ô Ò Ò ÓÒ Û Ø Ö Ø Ø Ø Ñ ÒØ ÌÖÙ ÓÖ Ð ½º Ì» Ú ÓÒ ÓÐ ÔÔÐ Ø ÓÒ Ò Ò ÓÓ ØÓ Û

Ë Ø Ó ÒÙÑ Ö Ò Ø Ö Ö ÔÖ ÒØ Ø ÓÒ ÁÒ Ø ÓÙÖ Û Û ÐÐ ÒØ Ö Ø Ò Ø Ó ÒÙÑ Ö º ÁÒ ÓÑÔÙØ Ö Ò Û Ö ÓÒ ÖÒ Ý Ø ÕÙ Ø ÓÒ ÓÛ Ó Û Ú Ù Ø Ø ÓÙÖ ÔÓ Ð Ì Û Ý ÒÙÑ Ö Ø ÓÒ Ý Ø Ñ

deactivate keys for withdrawal

Implementation of an Automatic Image Registration Tool

½ ÁÒØÖÓ ÙØ ÓÒ Ê ÒØ Ö ÙÐØ Ò ÑÔÐ Ñ ÒØ Ø ÓÒ Ó Ø ÔÐ ÒÒ Ö ½ Ú Ö Ø Ò¹ Ø Ö Ø ÓÖ Ù Ø Ð ÔÔÐ Ð ØÝ Ó Ø ÔÐ ÒÒ Ò ÔÔÖÓ ØÓ Ñ ÒÝ Ö Ð ÛÓÖÐ ÔÖÓ Ð Ñ º ÍÒ ÓÖØÙÒ Ø ÐÝ Ø ÔÖ

U xt +6U 2 x +6UU xx +U xxxx = 3U yy

R E S E A R C H R E P O R T I D I A P

M 3 M 1 M 2 U 3 U 2. A 1 Generation 1. A 3 Generation 3 A 2. produce. Generation 2. Primary Linguistic Data. Linguistic Competence

Plot A. Plot B. Plot D. Plot C

SAT Serotypes,

ÇÙØÐ Ò

Strong normalization of lambda-bar-mu-mu-tilde-calculus with explicit substitutions

ÇÙØÐÓÓ ÅÓØ Ú Ø ÓÒ ÀÓÑÓØÓÔÝ ÒÚ Ö Ò Ò Ò³ Ø ÓÖ Ñ ÓÒ ØÖÙØ ÓÒ Ó Ø Ð Ñ Ó ÙÒ Ú Ö Ð ÔÓÐÝÐÓ Ö Ø Ñ Ó Ú Ö Ð Ú Ö Ð ÁÒØ Ö Ø ÓÒ ÓÚ Ö ÝÒÑ Ò Ô Ö Ñ Ø Ö Ý Ù Ó Ñ

ÙÖ ¾ Ë Ð Ø ÔÔÐ Ø ÓÒ ¾ ¾

ÓÖÓÒ º ÖÖÓÖ Ò Ø Ä Ì Ë Ô Ö ÓÒ Ö Ð Ø ÓÒ Ó ¼º¼ Ö Ø Ò Ó Ò ÒØ ØÓ Ø ÒØ ÖÔÖ Ø Ø ÓÒ Ó Ø Ø º ÁÒ Ø Ð Ñ Ø Ó Ô Ö Ø Ñ Ò Ö Ø Ö Ø Ø ÙÖ Ý Ó Ø Ø ÖÑ Ò Ø ÓÒ Ó Ø ÒØÖÓ Ó Ò

Ä Ü¹ÇÔØ Ñ Ð ÇÒ¹Ä Ò ÅÙÐØ Ð Ë ÙÐ Ò Û Ø À Ö Ð Ò ÖÙ À Ò È ÖÖ Ë Ö Ô ÖØÑ ÒØ Ó Ð ØÖ Ð Ò ÓÑÔÙØ Ö Ò Ò Ö Ò Ò Ø ÓÓÖ Ò Ø Ë Ò Ä ÓÖ ØÓÖÝ ÍÒ Úº Ó ÁÐÐ ÒÓ ÍÖ Ò ÁÄ ½ ¼½

ÓÖ Ö ÛÓÖ Ò Ô Ö Ó ØÝ Ò Ø ÛÓÖ ÓÖ Ö Ø ÔÖÓÔ Ö ÔÖ Ü ÕÙ Ð ØÓ Ù Üº ÓÖ Ü ÑÔÐ ÓÖ Ö º Á ÛÓÖ ÒÓØ ÓÖ Ö Û Ý Ø ÙÒ ÓÖ Ö ÓÖ ÓÖ Ö¹ Ö º ÓÖ Ü ÑÔÐ ½¼ Ò = ½¼¼ ¼ Ö ÙÒ ÓÖ Ö

Ø ÔÖ ÙÖ ØÝ Ö ÕÙ Ö Ñ ÒØ Ó ÙØ ÒØ Ø Ý Ø Ð Ñ Òغ Ë Ú Ö Ð ÓÒÖ Ø ÙÖ ØÝ Ò Ô Ö ÓÖÑ Ò ØØÖ ÙØ Ú Ò ÒØ Ö Ð º Ì ÙÒ Ñ ÒØ Ð ÙÖ ØÝ Ó Ð Ó Ý Ø Ð Ñ ÒØ ÔÖÓØÓÓÐ Ö ØÓ ÑÔÐ Ø

ÅÓØ Ú Ø ÓÒ Ø Ú Øݹ ØÖ Ú Ð Ñ Ò ÑÓ Ð Ò Ô Ö ÓÒ Ð Þ ÖÚ ÓÒ Ñ ÖØÔ ÓÒ ¾» ¾

THE LJUBLJANA GRAPH. Preprint series, Vol. 40 (2002), 845. Marston Conder Aleksander Malnič. November 19, 2002


(f g)(x) = f (g(x)) = g(x) 5 =

ÜÔÓÒ ÒØ Ð Ò Ø ÔÖÓ Ð Ñ Þ Ø Ò ÐÓ Ò Ù Ø Ð Ò Ö ÓÖ Ò ØÓ ÃÓÖ º Ì ÒØ Ð Ö ÓÒ Û Ý ØÖ Ø ÓÒ Ö Ù ÓÑÔÐ Ü ØÝ Ø Ø Ø ØÓØ Ð ÓÑÔÐ Ü ØÝ Ø ÙÑ Ó Ø ÓÑÔÐ Ü Ø Ó Ø ÑÙÐØ ÔÐ Ö Ò

Uppsala University. Access to the published version may require subscription.

¾ Æ Ú Ý Æ Ú Ý ÑÓØ Ú Ø ÓÐÐÓÛ º Ï Ò Ð Ý Ò Ò Ò Ø Ò Ü½ ܾ Ü Ò Û Ó Ð Ý ÙÒ ÒÓÛÒ Ð Ø ÓÒ ÖÖÓÖ Û ÐÐ Ñ Ò Ñ Þ Ý Ð Ø Ò Ö Ñ Ü Ý È Ý µµ ½µ Ø Ð Ø Ø ÑÓ Ø ÔÖÓ Ð Ú Ò º

ÓÖÑ Ð Þ Ø ÓÒ Ó ÐÓ ÙÖ ÔÖÓÔ ÖØ ÓÖ ÓÒØ Üع Ö Ö ÑÑ Ö Å ÖÙ Î Ò Ù Å Ò Ê ÑÓ Í È»ÍÆÁÎ Ë Ë ÔØ Ñ Ö ¼ ¾¼½ ÑÚÑÖ ÒºÙ Ô º Ö Ñ ÖÙ ºÖ ÑÓ ÙÒ Ú º Ùº Ö Å ÖÙ Ê ÑÓ Í È»ÍÆÁ

Ø ÑÔÐÝ Ù Ø Ø Ø Ø ÔÖÓÓ ÒÓÖÑ Ð Þ Ò Ø ËØÖ Ø ÓÙÒ Ø ÓÒ Ø Ø ÓÖÝ ÔÖ ¹ÑÓ Ð Û Ð Ú Ö ÒØ Ó Ø ÔÖÓÔÓ Ø ÓÒ Ò ØÓ ÔÖÓÚ Ò Ø ÓÖ Ò Ð ÔÖÓÓ º ÁØ ÛÓÖØ ÒÓØ Ò Ø Ø Ø ÓÖ Ò Ð ÒÓ

arxiv:cond-mat/ v2 [cond-mat.stat-mech] 12 Nov 2001

ÅÓ Ø Ü Ø Ò ÖÓ ¹ÓÚ Ö Ö ÓÙÖ ÔÖÓÚ ÓÒÐÝ ÐÐÓÛ Ö ÔÖ ÒØ Ø ÓÒ Ñ ÒØ ÇÚ ÖÚ Û ÛÓÖÐ ÔÔÐ Ø ÓÒ Ò Ö ÓÙÖ Û Ø Ö ÝÒØ Ø Ò ¹ Ê Ð Ö ÔÖ ÒØ Ø ÓÒ º Ñ ÒØ ÅÙ Ö Ö Ö ÔÖ ÒØ Ø ÓÒ Ö

Degradation

¾ ÓÖÔÙ Ôк ÓÖÔÓÖ µ ÓÖÔÙ ÓÐÐ Ø ÓÒ Ó Ø ÜØ µ ÓÖ ÙØØ Ö Ò ½¼ Ø ÒÝ ½¼ Ö ÓÒ Ð ½¼ ½¾ ÙÖÖ ÒØ Ð Ð Ñ Ø ÓÖ ÙÒ ÒÒÓØ Ø Ø Ì ÑÓ Ø Ú ÐÙ Ð ÓÖÔÓÖ Ö Ø Ó Ø Ø ÓÙÖ Ò ØÙÖ ÐÐÝ

ÇÒ Ó Ø ØÓÓÐ Ù Ò ÖÝÔØÓ Ö Ô ÔÖÓØÓÓÐ ÒÖÝÔØ ÓÒ Ø Ø Ø Ù Ó Ý ØÓ ÓÒ Ð Ò ÓÖÑ Ø ÓÒ Ò Ù Û Ý Ø Ø Ø Ø Ò ÓÒÐÝ ÙÒ Ö ØÓÓ Ý Û Ó ÒÓÛ Ø ÖÝÔØ ÓÒ Ýº ÓÖ Ø ÒÖÝÔØ ÓÒ ØÓ «Ø Ú

Z=102 Z= Z=98 Z= Z=94 Z=92

Ì ÐÓÛ Ò Ö Ý Ð Ö Ø ÓÒ Ó Ø Ä Ì Ë Û Ú Ý Ó ÖÚ Ò Ò Ö Ý ÓØ Û Ø Û Ö Ø Ð Ò È Ø Ðº ¾¼¼¼ µº Ï Ø Û Ö Û Ø «Ø Ú Ø ÑÔ Ö ØÙÖ Ö Ø Ö Ø Ò ¾¼¼¼¼ Ã Ò Ô ÓØÓ Ô Ö ÓÑÔÓ Ó ÔÙÖ

spike splinter spire spindle spear

Ö Ô ÓÒ Ø Ó ØÛÓ Ø Î Ò ÒÓØ Ý Î µº Ë Ø Î Ò Ø ÒÓÒ¹ ÑÔØÝ Ø Ó Ú ÖØ ÓÖ ÒÓ µ Ò Ø Ó Ô Ö Ó Ú ÖØ ÐÐ º Ï Ù Î µ Ò µ ØÓ Ö ÔÖ ÒØ Ø Ø Ó Ú ÖØ Ò Ò Ö Ô Ö Ô Ø Ú Ðݺ ÅÓÖ Ò

ÓÒØ ÒØ ½ ÇÚ ÖÚ Û ½ ¾ Ö Ø ØÙÖ Ð Ö ÔØ ÓÒ ½ ¾º½ Ê Ø Ö º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ½ ¾º¾ ÙÒ Ñ ÒØ Ð ÌÝÔ º º



ÁÒØÖÓ ÙØ ÓÒ Î Ø Ð Ø Ö ØÙÖ ÓÒ ÑÔ Ø Ó Ù ØÑ ÒØ Ò Ø Ð Ø ÓÒ ÔÓÐ ÓÒ ÔÓÚ ÖØÝ ÙØ Ù Ø Û ÓÒ Ø ÑÔ Ø Ó Ô Ñ ÖÓ ÓÒÓÑ ÔÓÐ º ØØ Ö ÒÓÛÐ ÓÙØ ÔÖÓ¹ÔÓÓÖ Ñ ÖÓ ÔÓÐ Ò Ø Ñ ÒØ

Abiteboul. publication x author. citation title date 2000 Suciu Data on the Web Buneman

t 2 3t + 2 lim xln x x x x2 + 1 x + 1

ÇÙØÐ Ò Ó Ø Ð ÅÓØ Ú Ø ÓÒ ÔÓÐÝÒÓÑ Ð Ú ÓÒ ÒÓ Ò ÓÖ ÝÐ Ó ÙØÓÑÓÖÔ Ñ µ ÑÓ ÙÐ ÕÙ ¹ÝÐ µ ØÖÙ¹ ØÙÖ ÖĐÓ Ò Ö ÓÖ ÑÓ ÙÐ Ú ÐÙ Ø ÓÒ Ó ÖÓÑ ÓÖ Ö ÓÑ Ò Ò¹ ÐÙ Ò ÓÔÔ Ó µ Ü Ñ

Cover Page. The handle holds various files of this Leiden University dissertation.

Ì ÐÑÓ Ø ÓÑÔÐ Ø ÙÔÛ Ö ÓÐÐ Ô Ó ÈÀ ÓÛÒ ØÓ È ÆÈ ½ Ü ÔØ ÓÖ Ø Ô ØÛ Ò È ÆÈ Ò ÈÈ ÆÈ º ÐÓ Ò Ø Ô Ñ Ø ÓÒ Û Ø ÔÖÓÓ Ø Ø È ÆÈ ½ È ÆÈ ¾ ØØ µ ÈÈ ÆÈ È ÆÈ º ÀÓÛ Ú Ö Ø Ô

ØÖ Ø Ê Ù Ð ØÖ Ø ØÖ Ø Ø Ö Ñ Ò ØÓÖ Û Ø Ò ØÖÙØÙÖ Ö ÙÐØ Ó Ø Ñ ÒÙ ØÙÖ Ò ØÓÖݺ Ç Ø Ò ÐÐ ÐÓ Ò ØÖ Ø Ö Ñ Ò Û Ò Ø Ö ÒÓ ÔÔÐ ÐÓ Ò Ù Ò Ø ÔÔÐ ÐÓ Ò Ò Ø ØÖÙØÙÖ ³ ÜÔ Ø

Kevin Dowd, after his book High Performance Computing, O Reilly & Associates, Inc, 1991

ÈÌÁÅ ÉÙ Ö Ê Ú Ø Ð Ò Æ ½ Â «Ê ÑÑ Ð ¾ Ò Î ØÓÖ Î ÒÙ ½ Å Ø Ñ Ø Ò Ë Ô ÖØÑ ÒØ Í Ë Ò Ó Ä ÂÓÐÐ ¾¼ ÍË ¾ Å Ø Ñ Ø Ô ÖØÑ ÒØ Í Ë Ò Ó Ä ÂÓÐÐ ¾¼ ÍË Ë Ô ÖØÑ ÒØ Í Ë Ò

ÓÒØ ÒØ ½ ÁÒØÖÓ ÙØ ÓÒ ½ ¾ ÈÖ Ð Ñ Ò Ö ¾ ¾º½ Ö Ø ÇÖ Ö ÅÓ Ð ÄÓ º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ¾ ¾º¾ ÇÖ Ö Ò ÃÖ Ô ÅÓ Ð º

ÇÆÌ ÆÌ ËÙ Ø Ú ÒØÖÓ ÙØÓÖÝ Ö Ñ Ö Å Ø Ô ÓÖ Ò Ø Ú ÔÔÖÓ Ì Ô ÐÓ ÓÔ Ð Ö Ò À ÖÑ Ò ÙØ Ò Ø Ö Ð Ø ÓÒ Ô ØÓ Ò Ì ÒØ ÖÔÖ Ø Ò Ò Ø ÒØ ÖÔÖ Ø Ö Ò

ÓÒØ ÒØ ¾

ÓÒÒ Ø ÓÒ ØÓ Ñ ÞÓÒ Ú Ø Æ Ø Ô ÓÖ ÖÓÑ Û ÖÓÛ Öº ÌÓ Ú Û ËÌÄ Ð ÓÒ ÑÝ Ä ÒÙÜ Ñ Ò Á Ù Æ Ø Ò Å Ò Ö¹ ØÓÖº ÌÓ ÔÖÓ Ù Ø ÇÔ ÒË Ö ÔØ Á Ù ÇÔ ÒË Û Ø Ø³ ÒØ Ö Ø Ø ÜØ ØÓÖ

ÀÒ ËÑ Ø ² Ï Ð ÖÓÙØ Ò ÔÖÓ Ð Ñ Ö Ô ÖÑÙØ Ø ÓÒ ÔÖÓ Ð Ñ º ÓÖ Ü ÑÔÐ ÔÓÖØ ØÓÙÖÒ Ñ ÒØ ÙÐ Ò Ò ÑÓ ÐÐ Ò Ò Ô ÖÑÙØ Ø ÓÒ Ó Ø Ñ ØÓ Ø ÒØÓ Ø Ø Ñ ÐÓØ ÓÖ Ô Ö¹ ÑÙØ Ø ÓÒ Ó

The distin tive features of interval temp o ral logi s ψ ψ T ruth of fo rmulae is de ned over intervals (not p oints). ψ ψ

ÓÒØ ÒØ ½ Ì Ø Ó Â Ù ½ ¼ ½ º½Â Ù ¹ Ì Å Ò º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ½ ½½ ½ º¾Ì Ê Ð ÓÒ Ó Â Ù º º º º º º

ÄÇÊÁÇÍË Ä Ê Ê ÀÇÄ Æ ÏÁÄÄ ÇÍÊ ÒØ Ì Ö Ö Ñ ÒÝ «Ö ÒØ Ò Ø ÓÒ ÓÖ Ø Ø ÖÑ ÒØ Û Ø Ò Áº ÐÐÓÛ Ñ ØÓ ÒØÖÓ Ù ÎÁÄ ÊÇ Ç̺ ÅÍËÌ ÆËÄ Î ÊÌÀ Ë Ò ÆÎÁÊÇÆÅ ÆÌ Ø Û ÐÐ Ù Ø ÓÐÐ

¼ º Å Ø Öº Ë º Ì ÒÓк ÎÓк¾¾ ÆÓº ¾¼¼ Ö ÇÔØ ÈÖÓØ Ø ÓÒ ËÝ Ø Ñ ÓÖ ÓÒÖ Ø ËØÖÙØÙÖ ÂºËºÄ Ò ½µÝ ºÀ Ñ ¾µ ºÏ ÒØ Ö ¾µ ʺ º ÖÒ ¾µ º ºÅ Ý ¾µ Ò º º ÖÒ Ò Ó ¾µ ½µ Ò

Æ ÛØÓÒ³ Å Ø Ó ÐÓ Ì ÓÖÝ Ò ËÓÑ Ø Ò ÓÙ ÈÖÓ ÐÝ Ò³Ø ÃÒÓÛ ÓÙØ Ú º ÓÜ Ñ Ö Ø ÓÐÐ

ÇÒ Ø ÈÓÛ Ö Ó ÓÑÔÙØ Ø ÓÒ Ð Ë Ö Ø Ë Ö Ò Îº Î ÒÓ ½ ÖÚ Ò Æ Ö Ý Ò Ò ¾ ú ËÖ Ò Ø Ò ¾ Ò º È Ò Ù Ê Ò Ò ¾ ½ Ä ÓÖ ØÓÖÝ ÓÖ ÓÑÔÙØ Ö Ë Ò Å Ù ØØ ÁÒ Ø ØÙØ Ó Ì ÒÓÐÓ Ý

ØÖ Ø ¾ Ì Ú Ù Ð Ý Ø Ñ ÑÙ Ø Ò Ö Ø Ö Ö Ò Ö Ñ ØÓ Ö Ð Ø Ö Ø Ò Ð Ñ Ò Ô Ø Ó Ò Ý ÑÓÚ Ñ ÒØ º Ï ÓÛ ÓÛ Ö Ö Ò Ö Ñ ÓÖ ØÓÖ Ò Ø Ú Ù Ð Ö Ø ÓÒ Ò ÔØ Ó ÔÓ ÒØ Ò ÓÑÔÓ ÖÓÑ

Transcription:

Red box rules are for proof stage only. Delete before final printing. PARDOUX Algorithms, Networks, Genome and Finance Etienne Pardoux LATP, Université de Provence, Marseille, France. This well-written book provides a clear and accessible treatment of the theory of discrete and continuous-time Markov chains, with an emphasis towards applications. The mathematical treatment is precise and rigorous without superfluous details, and the results are immediately illustrated in illuminating examples. This book will be extremely useful to anybody teaching a course on Markov processes. Jean-François Le Gall, Professor at Université de Paris-Orsay, France. Markov processes are the class of stochastic processes in which past and future are conditionally independent, given their present state. They constitute important models in many applied fields. After an introduction to the Monte Carlo method, this book describes discrete time Markov chains, the Poisson process and continuous time Markov chains. It also presents numerous applications including Markov Chain Monte Carlo, Simulated Annealing, Hidden Markov Models, Annotation and Alignment of Genomic sequences, Control and Filtering, Phylogenetic tree reconstruction and Queuing networks. The last chapter is an introduction to stochastic calculus and mathematical finance. Features include: The Monte Carlo method, discrete time Markov chains, the Poisson process and continuous time jump Markov processes. An introduction to diffusion processes, mathematical finance and stochastic calculus. Applications of Markov processes to various fields, ranging from mathematical biology, to financial engineering and computer science. Numerous exercises and problems with solutions to most of them. Markov Processes and Applications Markov Processes and Applications Extreme Values Statistical Analysis Using R Lee Fawcett David Walshaw WILEY SERIES IN PROBABILITY AND STATISTICS

º Ò Ö Ð Ø ÓÒ ØÓ Ø r Ð Ö Ø ÓÖ Ö Ø Ø Ø Ú Ò ÕÙ Ò Ó ÁÁ Ö Ò ÓÑ Ú Ö Ð X 1,X 2,... Û Ú ÓÛÒ ÓÛ Ø Ò Ö Ð ÜØÖ Ñ Ú ÐÙ ØÖ ÙØ ÓÒ ÜÔÖ ÓÒ µ Ò Ù ØÓ ÑÓ Ð Ø Ø Ó ÒÓÖÑ Ð ÒÒÙ Ð Ñ Ü Ñ º Ì ÔÔÖÓ ÐÝ Ò ÒØ Ò ÐÐ ÙØ Ø Ñ Ü ÑÙÑ Ò Ý Ö ÓÖ ÐÓ µ Ö Ö ÓØ Ö Ó ÖÚ Ø ÓÒ Û ÓÙÐ ÓÒ Ö ÜØÖ Ñ Ö ÑÔÐÝ Ø ÖÓÛÒ Û Ý Ù Ø Ý Ö ÒÓØ ÜØÖ Ñ Ø Ñ Ü ÑÙÑ Ú ÐÙ Ò Ø Ø Ý Öº Ò Ö Ð Ø ÓÒ Ó Ø Ö ÙÐØ Ò ÜÔÖ ÓÒ µ ØØ ÑÔØ ØÓ ÓÚ ÖÓÑ Ø Ý ÒÓÖÔÓÖ Ø Ò Ø Ð Ö Ø r ÓÖ Ö Ø Ø Ø ÖÓÑ Ý Ö Û Ö r ÒÝ ÔÓ Ø Ú ÒØ Öº Á Û ÒÓØ Ø r Ð Ö Ø ÓÖ Ö Ø Ø Ø Ò Ò ÁÁ ÑÔÐ Ý M 1) M 2)... M r) ÓÖ r 1 Ø Ò Ø Ø Ò ÕÙ Ö ØÓ Ó Ø Ò Ø Ð Ñ Ø Ò Ó ÒØ ØÖ ÙØ ÓÒ Ó M 1) n b n, M2) n b n a n a n,..., Mr) n b n a n ÁØ Ò ÓÛÒ Ø Ø Ø ÓÑÔÐ Ø Ð Ó Ð Ñ Ø Ò ÒÓÒ Ò Ö Ø Ó ÒØ ØÖ ÙØ ÓÒ Ò Ø Ú Ò Ý Ø ÔÖÓ Ð ØÝ Ò ØÝ ÙÒØ ÓÒ { [ )] x fx 1,x 2,...,x r ;µ,,ξ) = r r) 1/ξ µ ÜÔ 1ξ 1 1 ) r [ )] } x j) µ ÐÓ 1ξ ½ µ ξ j=1 ÓÖ j = 1,...,rº ÓÖ Ø ξ = 0 Ø Ò Ø Ð Ñ Ø ξ 0 Ò ½ µ ØÓ Ú { [ )] x fx 1,x 2,...,x r ;µ,,ξ) = r r) µ ÜÔ ÜÔ r ) } x j) µ. Ç Ú ÓÙ ÐÝ Ø Û Ö r = 1 ÕÙ Ú Ð ÒØ ØÓ Ø ÒÒÙ Ð Ñ Ü Ñ ÔÔÖÓ ÓÖ Û Ø Î ÓÐ Ø Ð Ñ Ø Ò ØÖ ÙØ ÓÒº Ì ÒÖ ÔÖ ÓÒ ÓÚ Ö Ø ØÖ Ø ÓÒ Ð ÒÒÙ Ð Ñ Ü Ñ ÔÔÖÓ Ù ØÓ ÑÓÖ ÜØÖ Ñ Ò ÒÓÖÔÓÖ Ø ÒØÓ Ø Ò ÐÝ µ Ó Ú ÓÙ ÔÔ Ð ÓÛ Ú Ö ËÑ Ø ½ µ ÓÛ Ø Ø r ÒÖ Ø Ö Ø Ó ÓÒÚ Ö Ò ØÓ Ø Ð Ñ Ø Ò ØÖ ÙØ ÓÒ Ö Ö Ô ÐÝ Ò Ó Ø ÒÙÑ Ö Ó ÓÖ Ö Ø Ø Ø ØÓ ÒÐÙ ÑÙ Ø ÓÒ Ö Ö ÙÐÐݺ ËÙ Ñ Ø Ó ÑÙ Ø Ð Ó Ø ÓÙÒØ Ó Ö Ð ÓÖÖ Ð Ø ÓÒ Ò Ö ÚÙÐÒ Ö Ð ØÓ Ø Ø Ó ÓÒ Ð Ú Ö Ø ÓÒº È Ô Ö Ò Ø ÂÓÙÖÒ Ð Ó ÀÝ ÖÓÐÓ Ý Ý ËÑ Ø ½ µ Ò Ì ÛÒ ½ µ ÐÐÙ ØÖ Ø Ø Ù Ó r Ð Ö Ø Ñ Ø Ó Ò Ë Ø ÓÒ º º Û ÔÔÐÝ Ø Ø Ò ÕÙ ØÓ Ø ½¼ Ð Ö Ø Ð Ú Ð Ó ÖÚ Ý Ö Ò Î Ò º j=1 ). ¼

Ì ÑÓ Ð ÓÖ Ø Ö ÓÐ Ü Ò Ø Ò Ö Ð È Ö ØÓ ØÖ ÙØ ÓÒ º½ À ØÓÖÝ Ò Ø ÓÖ Ø Ð ÑÓØ Ú Ø ÓÒ Ò Ö Ð Ø ÓÒ Ó Ø Ð Ð ÒÒÙ Ð Ñ Ü Ñ ÔÔÖÓ ÓÖ ÑÓ ÐÐ Ò ÜØÖ Ñ Ú ÐÙ ØÓ Ø r Ð Ö Ø ÓÖ Ö Ø Ø Ø Ñ Ø Ó Û Ù Ò Ë Ø ÓÒ º Ø Ñ Ò Ú ÒØ ¹ Ò Ø ÒÐÙ ÓÒ Ó ÑÓÖ ÜØÖ Ñ Ø Ò Ø Ò ÐÝ Ð Ò ØÓ ÑÓÖ ÔÖ Ò Ö Ò ÓÒ Ø ÜØÖ Ñ Ð Ú ÓÙÖ Ó Ø ÔÖÓ ÙÒ Ö Ø٠ݺ ÀÓÛ Ú Ö ÓÒÐÝ Ø r Ð Ö Ø Ú ÐÙ Û Ø Ò Ý Ö ÓÖ ÐÓ µ Ö Ù Ò ÒÝ ÓØ Ö ÜØÖ Ñ Ö º ÁÒ Ø ÔÖ ÒØ ÔØ Ö Û Ù Ò ÔÔÖÓ Û Ñ ØÓ ÒÐÙ ÐÐ ÜØÖ Ñ Ú ÐÙ Ò Ø Ò ÐÝ ÜØÖ Ñ Ò Ø Ò Ø Ø Ø Ý Ü ÓÑ ÔÖ Ø ÖÑ Ò Ð Ú Ð ÓÖ Ø Ö ÓÐ º Ì Ö ÓÐ Ñ Ø Ó Ú ÐÓÔ Ö Ô ÐÝ ÙÖ Ò Ø ½ ¼ ÙÐÑ Ò Ø Ò Ò Ø Ú ÓÒ Ò ËÑ Ø ½ ¼µ Ô Ô Ö Û ÔÔÐ Ø Ø Ò ÕÙ ØÓ Ò ÒÚ ÖÓÒÑ ÒØ Ð Ø Ø Ø Ø ÔÐ Ý ÓÖØ Ø ÖÑ Ö Ð Ô Ò Ò Ò ÓÒ Ð Ú Ö Ø ÓÒ ÔØ Ö ÓÖ ÑÓÖ Ø Ð ÓÒ Ù ÑÓ ÐÐ Ò Ù µº Ë Ò Ø Ò Ø Ö ÓÐ Ñ Ø Ó Ú ÓÑ Ø Ø Ò Ö ØÓÓÐ ÓÖ Ñ ÒÝ ÔÖ Ø Ø ÓÒ Ö ÒÚÓÐÚ Ò ÑÓ ÐÐ Ò ÜØÖ Ñ Ú ÐÙ º Ê Ð Ø Ú ØÓ Ø ØÖ ¹ Ø ÓÒ Ð ÒÒÙ Ð Ñ Ü Ñ Ò r Ð Ö Ø ÔÔÖÓ Ø Ö ÓÐ Ñ Ø Ó ØØ ÑÔØ ØÓ Ñ Ü Ñ ÒÝ Ý Ù Ò ÐÐ ÜØÖ Ñ Ú ÐÙ Ò Ø Ö Ò ÐÝ ÓÛ Ú Ö Û ÐÐ Ù Ò ÔØ Ö Ò Ë Ø ÓÒ º½º¾ ÐÓÛµ Ø Ø Ø Ø Û Ù ÐÐ ÜØÖ Ñ Ò Ø Ð Ö Ø ÔÖÓ Ð Ñ Ø ÓÙ Ú ÓÒ Ò ËÑ Ø ½ ¼µ ÐÐÙ ØÖ Ø ÔÖ Ñ Ø ÓÐÙØ ÓÒ ØÓ Ø ÔÖÓ Ð Ñ Ò ÓÙÒ µº º½º½ Ì Ò Ö Ð È Ö ØÓ ØÖ ÙØ ÓÒ Á ÒÓÖ Ò ÓÖ ÒÓÛ Ø ÔÖ Ø Ð ÑÔÐ Ø ÓÒ Ó Ù Ò ÐÐ ÓÙÖ ÜØÖ Ñ Ø Ò ÓÒ Ö ÕÙ Ò Ó ÁÁ Ö Ò ÓÑ Ú Ö Ð X 1,X 2,...,X n Û Ø ÓÑÑÓÒ ØÖ ÙØ ÓÒ ÙÒØ ÓÒ F º Ì Ò ÓÖ Ù ÒØÐÝ Ð Ö Ø Ö ÓÐ u Ø ØÖ ÙØ ÓÒ Ó X u) ÓÒ Ø ÓÒ Ð ÓÒ X > u ÔÔÖÓÜ Ñ Ø ÐÝ Gy;,ξ) = 1 1 ξȳ ) 1/ξ, ½ µ Û Ö > 0µ Ò ξ < ξ < µ Ö Ð Ò Ô Ô Ö Ñ Ø Ö Ö Ô Ø Ú Ðݺ Ì Ô Ô Ö Ñ Ø Ö ξ Ò Ø È Ø Ü ØÐÝ Ø Ñ Ú ÐÙ Ø Ø ÓÖ Ø ÓÖÖ ÔÓÒ Ò Î ØÖ ÙØ ÓÒ Ø Ð Ô Ö Ñ Ø Ö ÕÙ Ð ØÓ ξu µ) Û Ö Ò µ Ö Ø Ð Ò ÐÓ Ø ÓÒ Ô Ö Ñ Ø Ö Ö Ô Ø Ú Ðݵ Ò Ø ÓÖÖ ÔÓÒ Ò Î ØÖ ÙØ ÓÒ ÜÔÖ ÓÒ µº ËÔ ÐÐÝ G Ò ÓÒ 0 < y < ξ > 0 Ò 0 < y < /ξ ξ 0º Ì ξ = 0 ÒØ ÖÔÖ Ø Ø Ð Ñ Ø ξ 0 Ò Ø ÜÔÓÒ ÒØ Ð ØÖ ÙØ ÓÒ Û Ø Ö Ø 1/ º Ì ÒÓÛÒ Ø Ò Ö Ð È Ö ØÓ ØÖ ÙØ ÓÒ ÓÖ È º Ì È Ð Ñ Ø Ò ØÖ ÙØ ÓÒ ÓÖ Ü ÓÚ Ö Ø Ö ÓÐ Ò ÓÒÐÝ Ø Ô Ö ÒØ ØÖ ÙØ ÓÒ Ð Ò Ø ÓÑ Ò Ó ØØÖ Ø ÓÒ Ó ÓÒ Ó Ø Ø Ö ÜØÖ Ñ Ú ÐÙ ØÖ ÙØ ÓÒ Ì ÓÖ Ñ º½µº ÀÓÛ Ú Ö Ò Ø Ð Ñ Ø Ò ØÖ ÙØ ÓÒ Ó ÑÔÐ Ñ Ü Ñ ÓÐÐÓÛ ÓÒ Ó Ø ØÖ ¹ ÙØ ÓÒ Ú Ò Ò Ì ÓÖ Ñ º½ ÒÓ Ñ ØØ Ö Û Ø Ø Ô Ö ÒØ ØÖ ÙØ ÓÒ Ø È Ø ÓÒÐÝ ÒÓÒ Ò Ö Ø Ð Ñ Ø Ò ØÖ ÙØ ÓÒ ÓÖ Ü ÓÚ Ö Ø Ö ÓÐ Ó ÁÁ ÕÙ Ò º ÍÒØ Ð Ø ÔÓ ÒØ Û Ú Ù Ø ÒÓØ Ø ÓÒ ØÓ ÒÓØ Ø Ð Ô Ö Ñ Ø Ö ÓÖ Ø È Ó ØÓ Ø Ò Ù Ø ÖÓÑ Ø ÓÖÖ ÔÓÒ Ò Ô Ö Ñ Ø Ö Ó Ø Î ØÖ ÙØ ÓÒº ÓÖ ÒÓØ Ø ÓÒ Ð ½

ÓÒÚ Ò Ò Û ÒÓÛ ÖÓÔ Ø Ø ÒØ ÓÒ Ù Ò ØÓ ÒÓØ Ø Ð Ô Ö Ñ Ø Ö Û Ø Ò Ø Ö Ñ Ðݺ Ì È Ý Ð Ú Ö Ð ÑÔÓÖØ ÒØ ÔÖÓÔ ÖØ º ÇÒ Ö Ø Ó Ø ÒÓÛÒ Ø Ø Ö ÓÐ Ø Ð ØÝ ÔÖÓÔ ÖØݳ Ø Ø X u 0 ) ÓÐÐÓÛ Ò Ö Ð È Ö ØÓ ØÖ ÙØ ÓÒ ÓÒ ¹ Ø ÓÒ Ð ÓÒ X > u 0 µ Ø Ò X u) Ð Ó ÓÐÐÓÛ Ò Ö Ð È Ö ØÓ ØÖ ÙØ ÓÒ ÓÖ ÒÝ u > u 0 º ÁÒ ÓØ Ö ÛÓÖ ÓÒ Ù Ø ÐÝ ÒÓÙ Ø Ö ÓÐ Ò ÓÙÒ Ù Ø Ø Ø È Ñ Ý ÙÑ Ú Ð ÑÓ Ð ÓÖ Ü ÓÚ Ö Ø Ø Ø Ö ÓÐ Ø Ò Ø È ÓÐ ÓÖ Ü ÓÚ Ö ÒÝ Ö Ø Ö ÓÐ ØÓÓº ÒÓØ Ö ÔÖÓÔ ÖØÝ ÙÒ ÕÙ ØÓ Ø È Ø Ø N ÈÓ ÓÒ Ò X 1,...,X N Ö ÁÁ Ö Ò ÓÑ Ú Ö Ð ÓÐÐÓÛ Ò È Ø Ò Ñ Ü{X 1,...,X N } Ø Î ØÖ ÙØ ÓÒº Û ÐÐ ÑÓÒ ØÖ Ø Ø Ø Ö ÓÐ Ø Ð ØÝ ÔÖÓÔ ÖØÝ Ò ÜÔÐÓ Ø Ò Ö Ô Ð ÔÖÓ ÙÖ ÓÖ Ø Ö ÓÐ Ð Ø ÓÒ Ò Ò Ø Ø Ó Ø È º Ì ÓÒ ÔÖÓÔ ÖØÝ Ù Ø Ø Ø Ø Ü Ò Ó u ÓÙÖ ÈÓ ÓÒ ÔÖÓ Û Ø Ø Ö ÓÐ Ü Û Ö ÁÁ Ò Ò Ö Ð È Ö ØÓ ØÖ ÙØ Ø Ò Ø Ñ Ü ÑÙÑ Ú ÐÙ ÓÚ Ö ÒÝ ÐÓ Þ Ò Ö Ð ÜØÖ Ñ Ú ÐÙ ØÖ ÙØ ÓÒº Ì Ù Û ÙÑ ÜØÖ Ñ Ú ÒØ ÓÙÖ ÓÚ Ö Ø Ñ ÈÓ ÓÒ ÔÖÓ ÑÓ Ð Û Ø Ø Î ØÓ Ø Ó ÐÓ Ñ Ü Ñ Ö ÓÒ Ø ÒØ Û Ø ÑÓ Ð Û Ø Ø È ØÓ Ø Ó Ø Ö ÓÐ Ü º Û Ø ØØ Ò Ø Î ÑÓ Ø ÔÖ Ø Ø ÓÒ Ö Ù ÒÙÑ Ö Ð Ñ Ü ÑÙÑ Ð Ð ÓÓ Ø Ñ ¹ Ø ÓÒ ØÓ Ø ½ µ ØÓ Ø Ó Ø Ö ÓÐ Ü º ÓÖ 1 < ξ 0.5 Ñ Ü ÑÙÑ Ð Ð ÓÓ Ø Ñ ØÓÖ Ü Ø Ò Ð Ö ÒÓÙ ÑÔÐ µ Ø ÓÙ Ò Ò Ö Ð ÓÖ µ Ó ÒÓØ ÔÓ ÐÐ Ó Ø Ø Ò Ö ÝÑÔØÓØ ÔÖÓÔ ÖØ Û Ò ξ 1 Ñ Ü ÑÙÑ Ð Ð ÓÓ Ø Ñ ØÓÖ Ó ÒÓØ Ò Ò Ö Ð Ü Øº ÓÖ ξ > 0.5 Ñ Ü ÑÙÑ Ð Ð ÓÓ Ø Ñ ØÓÖ Ö ÝÑÔØÓØ ÐÐÝ ÒÓÖÑ Ð Ò ÒØ ËÑ Ø ½ µº ÄÙ ÐÝ Ò ÑÓ Ø ÒÚ ÖÓÒÑ ÒØ Ð ÔÔÐ Ø ÓÒ Ú ÐÙ Ó ξ 0.5 Ö Ö Ö ÙØ Ó ÓÙÖ ÖÓÑ Ø Ñ ØÓ Ø Ñ º Ò Ø Ý Ò Ñ Ø Ó ÓÐÓ Ý ÔÖÓÚ Ö Ñ ÛÓÖ Û Ø Ò Û Ø ÔÖÓ Ð Ñ Ò ÚÓ º ÀÓÛ Ú Ö Ò Ý Ò ØØ Ò Ù Ó Ø È ξµ ÑÓ Ð Ñ Ý Ö ØÖ Ø Ú Ò Ø Ð Ô Ö Ñ Ø Ö Ô Ò ÒØ ÓÒ Ø Ó Ó Ø Ö ÓÐ Ð Ú Ð u Ò ÙÒ Ò ÓÖÑ Ø Ú ÔÖ ÓÖ ÓÖ Ø Ò ÓÑ Ò ÓÖÑ Ø Ú Ø Ö Ø Ö ÓÐ º ÌÓ ÓÚ ÖÓÑ Ø Ø È Ò Ö Ô Ö Ñ Ø Ö Û Ø Ð Ò Ô Ô Ö Ñ Ø Ö Ò ξ Ö Ô Ø Ú ÐÝ ξ Ö Ñ Ò Ò ÙÒ Ò µ Û Ö = ξuº ÍÒ Ö Ø Ô Ö Ñ Ø Ö Ø ÓÒ ÓØ Ô Ö Ñ Ø Ö Ö Ø Ö ÓÐ Ò Ô Ò Òغ ÑÓÒ ØÖ Ø Ò ÔØ Ö ÓÖ Ø Î Ø Ñ Ø Ó ÜØÖ Ñ ÕÙ ÒØ Ð Ò Ó Ø Ò Ø ÖÓÙ ÒÚ Ö ÓÒ Ó ½ µº º½º¾ Ï Ò ÓÙÐ Û ÑÓ Ð Ø Ö ÓÐ Ü Ò Ë Ò ÜØÖ Ñ Ö Ý Ø Ö Ú ÖÝ Ò ØÙÖ Ö ÒÝ ÑÓ ÐÐ Ò ÔÔÖÓ Ø Ø ÒÖ ÔÖ ÓÒ Ó Ú ÓÙ ÔÔ Ðº Ì r Ð Ö Ø ÔÔÖÓ ØØ ÑÔØ ØÓ ÒÖ ÔÖ ÓÒ Ø ÖÓÙ Ø ÒÐÙ ÓÒ Ó ÑÓÖ Ø ÙØ ÓÙÐ Ø ÐÐ ÓÒ Ö Ö Ø Ö Û Ø Ùк Ì Ñ Ó Ø Ö ÓÐ Ñ Ø Ó ØÓ Ñ Ü Ñ ÔÖ ÓÒ Ý Ò ÐÝ Ò ÐÐ ÜØÖ Ñ º ÀÓÛ Ú Ö Û Ñ Ø ÒÓØ Ú ØÓ Ø ÒØ Ö Ø Ø Ø Ñ Ø Ø Ø Ø Û ÓÒÐÝ Ú Ø Ø Ó Ö Ú ÐÓ Ñ Ü Ñ Ò Û Ø ÑÓ Ø ÔÔÖÓÔÖ Ø Ñ Ø Ó Ó Ò ÐÝ ÛÓÙÐ ØÓ Ø Ø Î ØÓ ÓÙÖ Ø Ö ØÐݺ Û ÐÐ Ù Ò Ë Ø ÓÒ º Ó Ø ÔØ Ö Ò ÔØ Ö Ø Ö Ñ Ø Ð Ó Ú Ö ÓÙ ÑÓ ÐÐ Ò Ù ØÓ Ö Ö Ò Ö Ø ÓÒ ÕÙ Ò Ó Ù Ò Ø Ö ÓÐ Ü Ò ÒÓØ Ð Ø Ø ÔÖÓ Ð Ñ Ó ÓÖØ Ø ÖÑ Ø ÑÔÓÖ Ð Ô Ò Ò º Ë ÓÛÒ Ò ÙÖ ¾

È ÖØ Ð ¼º¼¼ ¼º½¼ ¼º¾¼ ¼º¼ ¼º¾ ¼º ¼º ¼º ½º¼ Ø ÙØÓÓÖÖ Ð Ø ÓÒ ÙÒØ ÓÒ Ò Ô ÖØ Ð ÙØÓÓÖÖ Ð Ø ÓÒ ÙÒØ ÓÒ ÓÖ Ø ÒØ Ö Ö Ó ÐÝ Ö Ò ÐÐ Ñ ÙÖ Ñ ÒØ Ù Ò ÔØ Ö Ö ÐÐ Ø Ø Û Ò ÐÝ Ø Ø Ó Ö Ò ÐÐ ÒÒÙ Ð Ñ Ü Ñ Ò ÔØ Ö µº Ì ÔÐÓØ Û Ö ÔÖÓ Ù Ù Ò Ø ÓÑÑ Ò Ö Òµ Ô Ö Òµ Û Ö Ò ÔØ Ö Ø Ö Ó ÐÝ Ö Ò ÐÐ Ñ ÙÖ Ñ ÒØ Ö ØÓÖ Ò Ø Ú ØÓÖ Ö Òº ¼ ½¼ ¾¼ Ä ¼ ¼ ¼ ½¼ ¾¼ Ä ¼ ¼ ÙÖ ÙØÓÓÖÖ Ð Ø ÓÒ ÙÒØ ÓÒ Ò Ô ÖØ Ð ÙØÓÓÖÖ Ð Ø ÓÒ ÙÒØ ÓÒ ÓÖ Ø Ö Ò ÐÐ Ø ÓØ ÔÐÓØ Ò ÙÖ Ò Ø Ø ÔÖ Ò Ó ÓÖØ Ø ÖÑ ÙØÓÓÖÖ Ð Ø ÓÒ Ò Ø Ö Ô ÖØ ÙÐ ÖÐÝ Ø ÔÐÓØ Ó Ô ÖØ Ð ÙØÓÓÖÖ Ð Ø ÓÒ Û Ð Ñ Ò Ø Ø Ø Ó ÒØ ÖÑ ¹ Ø ÙØÓÓÖÖ Ð Ø ÓÒ º ÓÖ Ü ÑÔÐ ÔÖÓ Ø Ø ØÖÙÐÝ Ö Ø ÓÖ Ö Å Ö ÓÚ Ñ Ø Ú Ò ÒØ ÙØÓÓÖÖ Ð Ø ÓÒ Ø Ð ¾ Ò ÝÓÒ ÓÛ Ò Û ÓÐÐÝ ØÓ Ø Ø ÑÔÓÖ Ð ¹ Ø Ò Ù Ý Ø ØÖ Ò Ø Ó Ô Ò Ò ØÛ Ò Ù Ú Ó ÖÚ Ø ÓÒ º ÀÓÛ Ú Ö Ø Ô ÖØ Ð ÙØÓÓÖÖ Ð Ø ÓÒ ÙÒØ ÓÒ ÛÓÙÐ ÔÖÓÚ ØØ Ö Ò Ø ÓÒ Ó Ø ÓÖ Ö Ó ¹ Ô Ò Ò ÓÛ Ò ÓÒÐÝ Ø Ö Ø Ô ÖØ Ð ÙØÓÓÖÖ Ð Ø ÓÒ Ò Òغ ÓÖ Ø Ö Ò ÐÐ Ø Û Ò Ò Ò Ø Ô ÖØ Ð ÙØÓÓÖÖ Ð Ø ÓÒ ÙÒØ ÓÒ ÙÔ ØÓ Ð Ù Ø Ò ÒÙ Ò ÓÖØ Ø ÖÑ Ø ÑÔÓÖ Ð Ô Ò Ò º Ì È Ò Ø ÓÖÑ Ø Ú Ò Ò ÕÙ Ø ÓÒ ½ µ ÙÑ ÓÙÖ Ö ÁÁ Û Ð ÖÐÝ ÒÓØ Ø Ö º Ì ÓÙ Û ÐÐ Ò ÔØ Ö µ Ú Ö ÓÙ Ø Ò ÕÙ Ú Ò Ú ÐÓÔ ØÓ ÖÙÑÚ ÒØ Ø ÔÖÓ Ð Ñ Ó Ø ÑÔÓÖ Ð Ô Ò Ò Ø ÒÓØ ÐÛ Ý Ó Ú ÓÙ ÓÛ ØÓ ÑÔÐ Ñ ÒØ Ø Ò Ô Ö Ñ Ø Ö ¹ Ø Ñ Ø Ò Ò Ø Ú ØÓ Ø Ø Ò ÕÙ Ó Òº Ï Ò Ø ÑÔÓÖ Ð Ô Ò Ò Ò ÓØ Ö ÑÓ ÐÐ Ò Ù Ñ Ø Ö Ö Ø ÓÒ ÕÙ Ò Ó Ù Ò ÐÐ Ø Ö ÓÐ Ü Ò Ø Ñ Ø ÓÒ Ö ÔÖ Ö Ð ØÓ ÛÓÖ Û Ø Ø Ó ÐÓ Ñ Ü Ñ ÓÖ Ô Ö Ô Ø Ó ÐÙ Ø Ö Ñ Ü Ñ Ë Ø ÓÒ º º µº º½º ÀÓÛ Ø È Ù ÇÒ Û Ú ÒØ ÓÙÖ Ø Ó Ø Ö ÓÐ Ü Ò ØÝÔ Ð ÔÔÐ Ø ÓÒ ÛÓÙÐ Ø Ø ÑÓ Ð Ò ½ µ Ú Ñ Ü ÑÙÑ Ð Ð ÓÓ Ô Ö Ô µ ØÓ Ó Ø Ò Ø Ñ Ø Ó Ø Ð

Ò Ô Ô Ö Ñ Ø Ö Ò ξ Ø ÔÖÓ Ð Ñ Ó Ø Û Ø Ñ Ü ÑÙÑ Ð Ð ÓÓ ÓÖ Ô ÖØ ÙÐ Ö Ú ÐÙ Ó ξ ÓÖ Ü ÑÔÐ Ö Ù Ò Ë Ø ÓÒ º½º Ò Ð Ó ÔÔÐÝ Ö µº Ï Ò Ø Ò Ù ÓÙÖ Ø Ñ Ø Ó Ò ξ ØÓ Ó Ø Ò Ø Ñ Ø Ó Ö ØÙÖÒ Ð Ú Ð Ý ÒÚ Ö ÓÒ Ó ½ µº ÓÖ Ü ÑÔÐ ÙÔÔÓ Ø Ø È Û Ø Ô Ö Ñ Ø Ö Ò ξ Ù Ø Ð ÑÓ Ð ÓÖ Ü Ò Ó Ø Ö ÓÐ u Ý Ú Ö Ð X º º ÓÖ x > u Ì Ò ÈÖX > x X > u) = [ 1ξ x u x u ÈÖX > x) = λ u [1ξ )] 1/ξ )] 1/ξ Û Ö λ u = ÈÖX > u)º À Ò Ø Ð Ú Ð x t Ø Ø Ü ÓÒ Ú Ö ÓÒ Ú ÖÝ t Ó ÖÚ Ø ÓÒ Ø ÓÐÙØ ÓÒ Ó,. xt u λ u [1ξ )] 1/ξ = 1 t. Ê ÖÖ Ò Ò Û Ø x t = u ξ [tλ u) ξ 1], ÔÖÓÚ t Ù ÒØÐÝ Ð Ö ØÓ Ò ÙÖ Ø Ø x t > u Ò ξ 0º Á ξ = 0 Û Ú Ø ÜÔÓÒ ÒØ Ð Ò Ó x t = uðó tλ u ), Ò ÔÖÓÚ t Ù ÒØÐÝ Ð Ö º Ý ÓÒ ØÖÙØ ÓÒ x t Ø t Ó ÖÚ Ø ÓÒ Ö ØÙÖÒ Ð Ú Ð ÓÛ Ú Ö Ø Ó Ø Ò ÑÓÖ ÓÒÚ Ò ÒØ ØÓ Ú Ö ØÙÖÒ Ð Ú Ð ÓÒ Ò ÒÒÙ Ð Ð Ó Ø Ø Ø r Ý Ö Ö ØÙÖÒ Ð Ú Ð Ø Ð Ú Ð ÜÔ Ø ØÓ Ü ÓÒ Ú ÖÝ r Ý Ö º Á Ø Ö Ö n y Ó ÖÚ Ø ÓÒ Ô Ö Ý Ö Ø ÓÖÖ ÔÓÒ ØÓ Ø t Ó ÖÚ Ø ÓÒ Ö ØÙÖÒ Ð Ú Ð Û Ø t = r n y º À Ò Ø r Ý Ö Ö ØÙÖÒ Ð Ú Ð q r Ò Ý q r = u ξ [ rny λ u ) ξ 1 ], ½ µ ÙÒÐ ξ = 0 Ò Û q r = uðó rn y λ u ). ½ µ Ï Ò Ø Ò Ø Ñ Ø Ø r Ý Ö Ö ØÙÖÒ Ð Ú Ð q r Ý Ù Ø ØÙØ Ò ÓÙÖ Ø Ñ Ø Ó Ò ξ Ý ˆ Ò ˆξµ ÒØÓ ÕÙ Ø ÓÒ ½ ÓÖ ÕÙ Ø ÓÒ ½ Û Ò ξ = 0µ λ u Ò Ø Ñ Ø ÑÔ Ö ÐÐÝ Ø ÔÖÓÔÓÖØ ÓÒ Ó Ø Ö ÓÐ Ü Ò Ò u Ø Ø Ö ÓÐ Ó Ò ØÓ ÒØ Ý ÜØÖ Ñ Ë Ø ÓÒ º¾º½µº Ì Ù Ù Ð ÔÔÖÓ ÓÖ Ø Ñ Ø Ò Ø Ò Ö ÖÖÓÖ ÓÖ Ø È Ô Ö Ñ Ø Ö Ò Ù º º ÒÚ Ö ÓÒ Ó Ø ÜÔ Ø Ò ÓÖÑ Ø ÓÒ Ñ ØÖ Üµ Ò Ò ÔØ Ö Ø ÐØ Ñ Ø Ó Ò Ù ØÓ Ó Ø Ò Ø Ñ Ø Ø Ò Ö ÖÖÓÖ ÓÖ Ö ØÙÖÒ Ð Ú Ð º Ï Ò Ð Ó Ù ÔÖÓ Ð Ð Ð ÓÓ ØÓ Ø Ñ Ø ÑÓÖ ÔÔÖÓÔÖ Ø ÓÒ Ò ÒØ ÖÚ Ð ÓÖ Ö ØÙÖÒ Ð Ú Ð º

º¾ Ë ÑÔÐ ØÙ Ý ÁÒ Ø Ë Ø ÓÒ Û ÑÓÒ ØÖ Ø ÑÔÐ ÔÔÐ Ø ÓÒ Ó Ø È ØÓ Ø Ó Ø Ö ÓÐ Ü Ò º Ï ÐÐÙ ØÖ Ø Ø Ý Ù Ò Ø Ó Ø Ö ÓÐ Ü Ò ÖÓÑ Ø ÙÐÐ Ö Ò ÐÐ Ö Ù Ò ÔØ Ö º Ê ÐÐ Ø Ø Ø Ò ÐÓ ÒØÓ Ê Ý Ö Ø Ò Ø ÐÐ Ò Ø Ñ Ú Ô Ð Ö ÖÝ Ñ Úµ Ò Ø Ò ØÝÔ Ò Ø Ö Òµ ÌÝÔ Ò ÐÔ Ö Òµ Ú Ö ÔØ ÓÒ Ó Ø Ö Ò ÐÐ Ö º ÁÒ Ø Ë Ø ÓÒ Û Û ÐÐ º¾º½ ÜÔÐÓ Ø Ø Ø Ö ÓÐ Ø Ð ØÝ ÔÖÓÔ ÖØÝ Ó Ø È ØÓ ÔÖÓ Ù Ö Ô Ð ØÓÓÐ ÓÖ ÒØ Ý Ò Ù Ø Ð Ø Ö ÓÐ u Ñ Ü Ñ Ø ÐÓ Ð Ð ÓÓ ÙÒØ ÓÒ ÓÖ Ø È Ò Ê Ù Ê ØÓ Ó Ø Ò Ø ÜÔ Ø Ò ÓÖÑ Ø ÓÒ Ñ ØÖ Ü Ò Ø Ò ÒÚ ÖØ Ø ØÓ Ó Ø Ò Ø Ø Ñ Ø Ú Ö Ò ÓÚ Ö Ò Ñ ØÖ Ü ÓÖ ˆλ u,ˆ, ˆξ) T Ù Ø ØØ Ú ÐÙ Ó Ø È Ô Ö Ñ Ø Ö ØÓ Ø Ñ Ø ÓÑ Ö ØÙÖÒ Ð Ú Ð q r ÐÓÒ Û Ø Ø Ò Ö ÖÖÓÖ ÓÖ Ø Ù Ê ØÓ ÔÐÓØ Ø ÔÖÓ Ð ÐÓ Ð Ð ÓÓ ÓÖ ÓÑ Ö ØÙÖÒ Ð Ú Ð Ò Ó Ø Ò ÔÖÓ Ð Ð Ð ÓÓ ÓÒ Ò ÒØ ÖÚ Ð Ù Ê ØÓ Ø ÓÓ Ò Ó Ø Ó Ø È ØÓ ÓÙÖ Ö Ó Ø Ö ÓÐ Ü Ò Á ÒØ Ý Ò Ù Ø Ð Ø Ö ÓÐ Ø Ñ Ò Ö Ù Ð Ð ÔÐÓØ ÁÒ Ñ Ò Ö Ù Ð Ð ÅÊĵ ÔÐÓØ Û Ñ Ù Ó Ø Ø Ø Ø Ø È Ø ÓÖÖ Ø ÑÓ Ð ÓÖ ÐÐ Ü Ò x i ÓÚ ÓÑ Ø Ö ÓÐ u 0 Ø Ò Ø Ñ Ò Ü º º Ø Ñ Ò Ú ÐÙ Ó x i u) ÔÐÓØØ Ò Ø u > u 0 ÓÙÐ Ú Ð Ò Ö ÔÐÓغ Ì Ù E[X i u 0 ] Ð Ò Ö ÙÒØ ÓÒ Ó u : u > u 0 º Ý ÔÖÓ Ù Ò Ù ÔÐÓØ ÓÖ Ú ÐÙ Ó u Ø ÖØ Ò Ø Þ ÖÓ Û Ò Ð Ø Ö ÓÒ Ð Ò Ø Ú ÐÙ ÓÖ u 0 º ÁÒ Ê Ø ÓÐÐÓÛ Ò Ó Ø ÙÔ Ú ØÓÖ Ó ÔÓ Ð Ø Ö ÓÐ Ø ÖØ Ò Ø Þ ÖÓ Ò Ó Ò ÙÔ ØÓ Ø Ñ Ü ÑÙÑ Ú ÐÙ Ò ÓÙÖ Ø Ø Ò Ø Ô Ó ¼º½ Ù ¹ Õ ¼ Ñ Ü Ö Òµ ¼º½µ Ì Ú ØÓÖ Ü Û ÐÐ ÒÓÛ Ø ÙÔ ØÓ Ø Ø ÓÖÖ ÔÓÒ Ò Ú ÐÙ ÓÖ Ø Ñ Ò Ü ÓÚ Ö Ú ÐÙ Ò Ù Ü ¹Ú ØÓÖ ÒÙÑ Ö ³ Ð Ò Ø Ùµµ Ì Ò Ø ÓÐÐÓÛ Ò Ó ÓÑÔÙØ Ø Ñ Ò Ü ÓÖ Ú ÐÙ Ò Ù Ò ØÓÖ Ø Ò Ü

¼ Å Ò Ü ½¼ ½ ÓÖ Ò ½ Ð Ò Ø Üµµ ß Ø Ö ÓÐ º Ü Ò ¹Ö Ò Ö Ò Ù Ü ¹Ñ Ò Ø Ö ÓÐ º Ü Ò ¹Ù µ Ð Ì ÅÊÄ ÔÐÓØ Ø Ò ÔÖÓ Ù Ù Ò Ø ÓÐÐÓÛ Ò Ó Ú Ò Ø ÔÐÓØ Ò ÙÖ ½¼ ÔÐÓØ Ü Ù ØÝÔ Ð³ Ñ Ò ÅÊÄ ÔÐÓس ÝÐ Ñ Ò Ü ³µ ÅÊÄ ÈÐÓØ ¼ ¾¼ ¼ ¼ ¼ u ÙÖ ½¼ Å Ò Ö Ù Ð Ð ÔÐÓØ ÓÖ Ø Ö Ò ÐÐ Ø Ì ÓÙ ÒØ ÖÔÖ Ø Ø ÓÒ Ó Ø ÔÐÓØ Ò Ù Ø Ú Ð Ò Ö ØÝ Ò ÙÖ ½¼ Ñ Ø Ù Ø Ø ÓÙØ u 0 = 30ÑÑ Ò ÓÖÑ Ø ÓÒ Ò Ø Ö Ö Ø Ò Ó Ø ÔÐÓØ ÙÒÖ Ð Ð Ö Ú Ö Ð ØÝ Ù ØÓ Ø Ð Ñ Ø ÑÓÙÒØ Ó Ø ÓÚ Ù Ø Ö ÓÐ µº Í Ò u 0 = 30 ÓÙÖ Ø Ö ÓÐ ÓÖ ÒØ Ý Ò ÜØÖ Ñ Û Ò Ø Ò Ó Ø Ò ÓÙÖ Ø Ó Ø Ö ÓÐ Ü Ò ÓÖ ÑÓ ÐÐ Ò Û Ø Ø Ò Ö Ð È Ö ØÓ ØÖ ÙØ ÓÒ ÓÚ ºØ Ö ÓÐ ¹Ö Ò Ö Ò ¼ Ø Ö ÓÐ º Ü Ò ¹ ÓÚ ºØ Ö ÓÐ ¹ ¼ Ï Ò ÐÓÓ Ø ÓÙÖ Ø Ó Ø Ö ÓÐ Ü Ò Ý ØÝÔ Ò Ø Ö ÓÐ º Ü Ò ½ ½º ¾º ½º ½ º ¼º ½ º¾ º º½ ¾º¼ ½º º¼ º½ ¼º ½º ¾º ½ º¼ ¼º ¾º ½ º º ½¼º ¼º º ¾º ¼º ½ º ½º º º ½º ½ º º º º ¾º º¼ º º ¼º ½ º º º ½ º ½ º º ½ º ¼º ½ º ¾ º º½ ¾ º º ¼º ¼º¾ ½¼º ½¾º º ¾ º ¾ º¾ ½º

½ º ¾º º¼ º ½º¾ ¼º¾ º½ º º ½º¼ º ½ º¼ ¾º¼ º¼ º½ ¼º ¾º º º½ º¼ ½¼º º ½ º¼ º ¼º ¼º ¾ º ½º ¾½º º ½ ½½º ¼º º¼ º ¾ º ½ º¾ º½ º ½º ¾º¼ ½º º ½ º¾ ¼º º ½¼ ¼º¾ ½ º ½º º ¾½º º ¾ º º º ¼º º ½ º ½¾º º ¾ º ½¾½ º ½¾º º¼ º¼ ½¼º½ º º½ º º¼ º º º ½º¼ º º ½ º º½ ½ º¼ ½º¼ ¼º ½º¾ º ½ º ½½º ½º ½º¾ ¾½º º º º ½ ½ º ½ º Ì Ù Û Ú ÒØ ½ ¾ Ó ÖÚ Ø ÓÒ Ò ÜØÖ Ñ º º¾º¾ ØØ Ò Ø È Ì È ÐÓ Ð Ð ÓÓ ÙÒØ ÓÒ Ò Ö Ú Ò Ø Ñ Û Ý Ø Ø Ø ÐÓ Ð Ð ÓÓ ÓÖ Ø Î Û Ö Ú Ò Ë Ø ÓÒ º¾º½ Ø Ð Ø Ò Ü Ö ÓÖ Ø Ö Ö ÙØ Ò ÓÛÒ ØÓ 152 l,ξ;y) = 152ÐÓ 11/ξ) ÐÓ e 1 ξy ) i, ½ µ Û Ö y = y 1,...,y 152 ) Ö Ø Ø Ó Ü Ò ÓÚ Ø Ö ÓÐ u 0 = 30º ÓÖ Ø ξ = 0 ÒØ ÖÔÖ Ø ξ 0 Û Ú Ø ÐÓ Ð Ð ÓÓ ÓÖ Ò ÜÔÓÒ ÒØ Ð ØÖ ÙØ ÓÒ Û Ø Ö Ø 1/º Ï Ø Ù Ò Ø È ÐÓ Ð Ð ÓÓ Ò Ê Ò Ø ÓÐÐÓÛ Ò Û Ý i=1