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Per ottenere un campione robusto che copra l'intera regione di interesse multivariata e consenta una stima stabile del **Tempo di Ritorno ($\text{T}_r$)**, è stata eseguita una simulazione **Monte Carlo** sulla struttura di dipendenza stimata.
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Sono stati estratti **2 milioni di campioni** dalla Vine Copula precedentemente fittata. Il processo si articola in due fasi chiave:
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* **1. Estrazione dallo Spazio Uniforme:** La Vine Copula, che opera nello spazio uniforme $[0, 1]$, viene campionata per generare una matrice di valori $(u_1, u_2, \dots, u_i)$. Questa matrice codifica la probabilità congiunta delle variabili, rispettando la complessa **struttura di dipendenza di coda**.
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* **2. Trasformazione Inversa (Matrice M'):** I campioni uniformi vengono quindi trasformati nello spazio fisico originale (la **Matrice M'**, che rappresenta gli attributi simulati) attraverso la **Funzione di Distribuzione Cumulativa Inversa** di ciascuna distribuzione marginale ibrida (ECDF + GPD).
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Questa trasformazione inversa è condizionale: i valori $u$ che cadono **sotto la soglia** vengono riportati nello spazio fisico utilizzando il corrispondente quantile dell'**ECDF**, mentre quelli **estremi** vengono trasformati utilizzando il corrispondente quantile della **GPD**. Il risultato è la Matrice M', una popolazione sintetica di 2 milioni di eventi che replica fedelmente sia le distribuzioni individuali degli attributi che la loro interdipendenza multivariata, estendendosi oltre la dimensione del campione osservato, e permettendo di stimare il Tempo di Ritorno basandosi su un lungo periodo virtuale di osservazione. |
