極值統計學就是專門研究自然界和人類社會中很少發生，然而發生之后有著巨大影響的極端現象的統計建模及分析方法；在水文、氣象、環境、生態、保險和金融等領域都有著廣泛的應用。

一：獨立假設下的極值統計建模
1.廣義極值模型.
2.極小值的處理.
3.廣義Pareto模型.
4.第r大次序統計量建模.
5.R語言中極值統計學包.
6.實例操作1-2.(提供案例數據及代碼)

二：平穩時間序列的極值統計建模
1.時間序列的極值區分組模型.
2.POT模型、Markov（馬爾科夫）模型.
3.實例操作3-5. (提供案例數據及代碼)

三：極值回歸
1.非平穩時間序列極值模型.
2.協變量的極值統計模型及極值回歸.
3.實例操作6-7. (提供案例數據及代碼)

四：點過程模型
1.點過程理論.
2.超閾值點過程模型.
3.實例操作8. (提供案例數據及代碼)

五：貝葉斯極值統計學
1.貝葉斯統計學初步.
2.極值模型的貝葉斯估計.
3.實例操作9. (提供案例數據及代碼)

六/七：極值統計學的高級課題
1.多元極值模型.
2.極值Copula模型.
3.實例操作10-11. (提供案例數據及代碼)