ANALISI DEI VALORI ESTREMI: PRECIPITAZIONI NEVOSE SU NEW YORK

The purpose of this article is to provide the reader with a set of tools and methods for the analysis of extreme values of a time series; for this purpose, the case of snowfall over the urban area of New York City will be used as an example, paying particular attention to the snowstorm that hit the city on January 22-24, 2016, an event that caused countless economic losses and inconvenience to the population. The set of tools and methods will be presented in a step-by-step, almost "algorithmic" manner, to make the location and purpose of the techniques adopted in the analysis of extreme values clearer; moreover, intuitive arguments will be preferred to rigorous demonstrations whenever possible. The reading of this article supposes a basic knowledge of statistical inference; in particular, knowledge of the procedures of constructing statistical models based on the likelihood function, the formulation of hypothesis tests, and the construction of confidence intervals for random variables is required; the latter will be constructed through the use of a particular application of the "Bootstrapping" technique, the basic principles of which will be recalled. After the presentation of the adopted methodology, the results of the analysis will be given, followed by general guidance on their correct interpretation.

Lo scopo di questo articolo è quello di fornire al lettore una serie di metodi adatti all’analisi dei valori estremi di una serie storica; a tale scopo verrà utilizzato come esempio il caso di studio relativo alle precipitazioni nevose sull’area urbana di New York, ponendo particolare attenzione alla tempesta di neve che colpì la citta nei giorni dal 22 al 24 Gennaio 2016, evento che causò innumerevoli perdite economiche e disagi alla popolazione. La serie di strumenti e metodi saranno forniti in maniera graduale, quasi “algoritmica”, per rendere più chiara la collocazione e lo scopo delle varie tecniche adottate nell’analisi dei valori estremi; inoltre saranno, quando possibile, preferite argomentazioni intuitive a dimostrazioni rigorose. La lettura di questo articolo presuppone una conoscenza di base dell’inferenza statistica; in particolare è richiesta la conoscenza delle procedure di costruzione di modelli statistici basati sulla funzione di verosimiglianza, della formulazione di test d’ipotesi e della costruzione di intervalli di confidenza per variabili casuali; questi ultimi saranno costruiti tramite l’utilizzo di una particolare applicazione della tecnica di “Bootstrapping”, della quale verranno richiamati i principi basilari. Dopo la presentazione della metodologia adottata, verranno forniti i risultati dell’analisi, accompagnati da indicazioni generali sulla loro corretta interpretazione.