Eine Kopula ist eine multivariate Verteilung mit gleichmäßigen Randverteilungen. Copulas werden meist verwendet, um die Struktur der Abhängigkeit zwischen Zufallsvariablen getrennt von den Randverteilungen darzustellen oder zu modellieren.
Jemand hat mir diese Frage in einem Vorstellungsgespräch gestellt und ich habe geantwortet, dass ihre gemeinsame Verteilung immer Gaußsch ist. Ich dachte, dass ich immer einen bivariaten Gaußschen mit ihren Mitteln und Varianz und Kovarianzen schreiben kann. Ich frage mich, ob es einen Fall geben...
Seit einiger Zeit bin ich auf der Suche nach einer guten Einführung in Copulas für mein Seminar. Ich finde viel Material, das über theoretische Aspekte spricht, was gut ist, aber bevor ich darauf eingehe, versuche ich, ein gutes intuitives Verständnis für das Thema aufzubauen. Könnte jemand eine...
Betrachten Sie die logarithmischen Zufallsvariablen und mit und .X1X1X_1X2X2X_2Log( X1) ∼ N( 0 , 1 )Log(X1)∼N(0,1)\log(X_1)\sim \mathcal{N}(0,1)Log( X2) ∼ N( 0 , σ2)Log(X2)∼N(0,σ2)\log(X_2)\sim \mathcal{N}(0,\sigma^2) Ich versuche, und \ rho _ {\ min} für \ rho (X_1, X_2) zu berechnen . Ein...
Ich frage mich, was der Unterschied zwischen der multivariaten Standardnormalverteilung und der Gaußschen Copula ist, denn wenn ich die Dichtefunktion betrachte, scheinen sie mir gleich zu sein. Mein Problem ist, warum die Gaußsche Copula eingeführt wird oder welchen Nutzen die Gaußsche Copula...
Angenommen, ich habe zwei univariate Randverteilungen, sagen wir und , die ich simulieren kann. Konstruieren Sie nun ihre gemeinsame Verteilung mit einer Gaußschen Kopula , die mit . Alle Parameter sind bekannt.G C ( F , G ; Σ )FFFGGGC( F, G ; Σ )C(F,G;Σ)C(F,G;\Sigma) Gibt es eine...
Die Fréchet-Hoeffding-Obergrenze gilt für die Kopula-Verteilungsfunktion und ist gegeben durch C( u1, . . . , ud) ≤ min { u1, . . , ud} .C(u1,...,ud)≤Mindest{u1,..,ud}.C(u_1,...,u_d)\leq \min\{u_1,..,u_d\}. Gibt es eine ähnliche (in dem Sinne, dass es von den Randdichten abhängt) Obergrenze für...
Was sind einige Techniken zum Abtasten von zwei korrelierten Zufallsvariablen: wenn ihre Wahrscheinlichkeitsverteilungen parametrisiert sind (zB log-normal) wenn sie nicht parametrische Verteilungen haben. Die Daten sind zwei Zeitreihen, für die wir Korrelationskoeffizienten ungleich Null...
Ich bin daran interessiert, eine Methode zur Erzeugung korrelierter, nicht normaler Daten zu finden. Im Idealfall also eine Art Verteilung, die eine Kovarianz- (oder Korrelations-) Matrix als Parameter verwendet und Daten generiert, die sich dieser annähern. Aber hier ist der Haken: Die Methode,...
Ich vereinfache eine Forschungsfrage, die ich bei der Arbeit habe. Stellen Sie sich vor, ich hätte 5 Münzen und lasst uns Heads als Erfolg bezeichnen. Dies sind SEHR voreingenommene Münzen mit einer Erfolgswahrscheinlichkeit von p = 0,1. Nun, wenn die Münzen unabhängig waren, dann bekommt die...
Das mgcvPaket für Rhat zwei Funktionen zum Anpassen von Tensorproduktwechselwirkungen: te()und ti(). Ich verstehe die grundlegende Arbeitsteilung zwischen den beiden (Anpassen einer nichtlinearen Wechselwirkung vs. Zerlegen dieser Wechselwirkung in Haupteffekte und eine Wechselwirkung). Was ich...
Ich hoffe, dass dies selbsterklärend ist, aber lassen Sie mich wissen, wenn etwas unklar ist: Gibt es eine multivariate Version der
Meine grundlegende Frage lautet: Was ist eine adaptive Kopula? Ich habe Folien aus einer Präsentation (leider kann ich den Autor der Folien nicht fragen) über adaptive Copulae und ich verstehe nicht, was dies bedeutet bzw. Wofür ist das gut? Hier sind die Folien: Dann fahren die Folien mit...
Die nicht kontextbezogene Kurzversion Sei eine Zufallsvariable mit CDF yyyF.( ⋅ ) ≡ { θθ + ( 1 - θ ) × CDFlog-normal( ⋅ ; μ , σ) y = 0 y> 0F(⋅)≡{θ y = 0 θ+(1−θ)×CDFlog-normal(⋅;μ,σ) y > 0 F(\cdot) \equiv \cases{\theta & y = 0 \\ \theta + (1-\theta) \times...
In Verbindung mit einer Kreuzvalidierten Frage zur Simulation aus einer bestimmten Kopula, dh einem multivariaten cdf definiert aufC(u1,…,uk)C(u1,…,uk)C(u_1,\ldots,u_k)[0,1]k[0,1]k[0,1]^k , begann ich mich über das größere Bild zu wundern, nämlich wie, Kann man bei einer solchen Funktion einen...
Ich habe die folgende Frage in einem anderen Forum gesehen: "Angenommen, sowohl Größe als auch Gewicht erwachsener Männer können mit normalen Modellen beschrieben werden, und die Korrelation zwischen diesen Variablen beträgt 0,65. Wenn die Größe eines Mannes ihn auf das 60. Perzentil bringt, bei...
Mein letztendliches Ziel ist es, einen Vektor der Größe von korrelierten Bernoulli-Zufallsvariablen erzeugen zu können . Eine Möglichkeit, dies zu tun, besteht darin, den Gaußschen Coupla-Ansatz zu verwenden. Der Gaußsche Coupla-Ansatz lässt mich jedoch nur mit einem Vektor zurück:N.N.N ( p1, … ,...
Gibt es eine parametrische gemeinsame Verteilung, so dass XXX und YYY auf [0,1][0,1][0, 1] (dh einer Kopula) und \ mathbb {E} [Y | beide gleich sind ? X = x]E[Y|X=x]E[Y|X=x]\mathbb{E}[Y | X = x] ist linear (womit ich affin meine) in xxx ? Das heißt, E[Y|X=x]=a+bxE[Y|X=x]=a+bx\mathbb{E}[Y \;|\; X =...
Gegeben zwei Cauchy-Zufallsvariablen θ1∼ C a u c h y (x( 1 )0,γ( 1 ))θ1∼C.einuchy(x0(1),γ(1))\theta_1 \sim \mathrm{Cauchy}(x_0^{(1)}, \gamma^{(1)}) und θ2∼ C a u c h y (x( 2 )0,γ( 2 ))θ2∼C.einuchy(x0(2),γ(2))\theta_2 \sim \mathrm{Cauchy}(x_0^{(2)}, \gamma^{(2)}). Das ist nicht unabhängig. Die...