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。

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)

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)

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)

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)

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)

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)