PURPOSE
このプロンプトでできること
高分位点の回帰推定から閾値超過近似への接続を検証し、閾値・共変量・外挿範囲の感度を示すための入力、手順、確認点をまとめます。
PREPARE
用意する情報
応答・共変量、対象分位点、候補閾値、超過件数、依存構造、標本期間、外挿先、再標本化設計。実データは必要に応じて匿名化してください。
WORKFLOW
使い方
必要な情報をそろえ、個人情報や機密情報を伏せてから入力してください。出力は元資料と照合して利用してください。
AI INSTRUCTION
AIへの指示文
入力欄を埋めてから利用してください。
高分位点の回帰推定から閾値超過近似への接続を検証し、閾値・共変量・外挿範囲の感度を示す。入力に含まれる情報だけを使い、記載のない事実、数値、合意は補わないでください。 【入力】 応答・共変量、対象分位点、候補閾値、超過件数、依存構造、標本期間、外挿先、再標本化設計 【素材】 [匿名化した情報を貼り付け] 次の制約を守ってください。 再現期間・将来損失を保証値として示さず、尾部理論・依存・標本支持を専門家が確認してください。 不足情報や矛盾は推測せず確認事項として示し、次の形式で出力してください。 閾値／超過数／尾部指数／条件付き分位／推定区間／外挿感度／適用限界
コピー操作はこのブラウザー内で行います
EXAMPLE
入力例と出力例
入力例（説明用）
対象分位=0.99／候補閾値=0.95,0.975／極端領域に特定共変量の観測が少ない
出力例（説明用）
【説明用の合成例】 閾値ごとの超過数と推定幅を比較し、共変量支持域外の予測は外挿として区別する。
TIPS
使うときのコツ
再現期間・将来損失を保証値として示さず、尾部理論・依存・標本支持を専門家が確認してください。 不明点は推測せず、確認事項として分けてください。
使う前に確認してください
結論を原資料と照合し、因果関係や一般化を根拠なく断定しないでください。