​

Die keuse van 'n toepaslike statistiese model is 'n noodsaaklike eerste stap in verskeie statistiese ontledings, veral wanneer ekstreme waardes beraam  word. Empiriese stippings, soos Pareto, log-normal en Weibull stippings, dien as waardevolle hulpmiddels om die data te visualiseer en patrone te identifiseer wat 'n geskikte model kan voorstel.

In klassieke ekstreme waarde-metodologie maak stertmodellering dikwels staat op lineêre regressie op boonste kwantiele of waarskynlikheidstippings. Deur te fokus op waarskynlikheidstippings, brei ons die tradisionele lineêre regressiebenadering uit om nie-lineêre regressie in te sluit. Hierdie uitbreiding maak die visualisering van ekstreme data moontlik. Ons ontwikkel dan asimptotiese teorie vir die nie-lineariteitsparameter, wat ons in staat stel om tussen stertmodelle te onderskei.