极值统计学就是专门研究自然界和人类社会中很少发生，然而发生之后有着巨大影响的极端现象的统计建模及分析方法；在水文、气象、环境、生态、保险和金融等领域都有着广泛的应用。

专题一：独立假设下的极值统计建模1.广义极值模型.2.极小值的处理.3.广义Pareto模型.4.第r大次序统计量建模.5.R语言中极值统计学包.6.实例操作1-2.(提供案例数据及代码)

专题二：平稳时间序列的极值统计建模1.时间序列的极值区分组模型.2.POT模型、Markov（马尔科夫）模型.3.实例操作3-5. (提供案例数据及代码)

专题三：极值回归1.非平稳时间序列极值模型.2.协变量的极值统计模型及极值回归.3.实例操作6-7. (提供案例数据及代码)

专题四：点过程模型1.点过程理论.2.超阈值点过程模型.3.实例操作8. (提供案例数据及代码)

专题五：贝叶斯极值统计学1.贝叶斯统计学初步.2.极值模型的贝叶斯估计.3.实例操作9. (提供案例数据及代码)

专题六/七：极值统计学的高级课题1.多元极值模型.2.极值Copula模型.3.实例操作10-11. (提供案例数据及代码)

原文：基于R语言的极值统计学及其在相关领域中的实践技术应用

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