Копула - это многомерное распределение с однородными маргинальными распределениями. Копулы в основном используются для представления или моделирования структуры зависимости между случайными величинами отдельно от маржинальных распределений.
Кто-то задал мне этот вопрос на собеседовании, и я ответил, что их совместное распространение всегда гауссовское. Я думал, что всегда могу написать двумерный гауссовский язык со своими средствами, дисперсией и ковариациями. Мне интересно, может ли быть случай, когда совместная вероятность двух...
В течение некоторого времени я искал хорошее вводное чтение по Copulas для моего семинара. Я нахожу много материалов, которые говорят о теоретических аспектах, и это хорошо, но прежде чем перейти к ним, я стремлюсь построить хорошее интуитивное понимание по этой теме. Может ли кто-нибудь предложить...
Рассмотрим логнормальные случайные величины X1X1X_1 и X2X2X_2 с log(X1)∼N(0,1)log(X1)∼N(0,1)\log(X_1)\sim \mathcal{N}(0,1) и log(X2)∼N(0,σ2)log(X2)∼N(0,σ2)\log(X_2)\sim \mathcal{N}(0,\sigma^2) . ρmaxρmax\rho_{\max}ρminρmin\rho_{\min}ρ(X1,X2)ρ(X1,X2)\rho (X_1,X_2)...
Интересно, в чем разница между многомерным стандартным нормальным распределением и гауссовой связкой, поскольку, когда я смотрю на функцию плотности, они кажутся мне одинаковыми. Моя проблема в том, почему гауссова связка вводится или какую пользу приносит гауссова связка, или в чем ее...
Каковы некоторые методы для отбора двух коррелированных случайных величин: если их распределение вероятностей параметризовано (например, логарифмически нормальное) если они имеют непараметрические распределения. Данные представляют собой два временных ряда, для которых мы можем вычислить ненулевые...
Предположим, что у меня есть два одномерных маргинальных распределения, скажем, FFF и GGG , из которых я могу смоделировать. Теперь построим их совместное распределение, используя гауссову связку , обозначаемую C(F,G;Σ)C(F,G;Σ)C(F,G;\Sigma) . Все параметры известны. Есть ли не-MCMC метод для...
Фреш-Хёфдинг верхней границы относится к функции распределения копулы и задается C(u1,...,ud)≤min{u1,..,ud}.C(u1,...,ud)≤min{u1,..,ud}.C(u_1,...,u_d)\leq \min\{u_1,..,u_d\}. Есть ли подобные (в том смысле , что оно зависит от предельных плотностей) до верхней границы для плотности копулы...
Я упрощаю вопрос исследования, который у меня есть на работе. Представьте, что у меня 5 монет, и давайте назовем головы успешными. Это ОЧЕНЬ смещенные монеты с вероятностью успеха p = 0.1. Теперь, если монеты были независимыми, а затем получить вероятность , по крайней мере 1 голову или более очень...
Я заинтересован в поиске метода для генерации коррелированных, ненормальных данных. Таким образом, в идеале это некое распределение, которое принимает в качестве параметра ковариационную (или корреляционную) матрицу и генерирует данные, которые приближаются к ней. Но здесь есть одна загвоздка:...
mgcvПакет Rимеет две функции для установки взаимодействия Тензор продукта: te()и ti(). Я понимаю основное разделение труда между ними (подгонка нелинейного взаимодействия против разложения этого взаимодействия на основные эффекты и взаимодействие). Чего я не понимаю, так это почему te(x1, x2)и...
Я надеюсь, что это говорит само за себя, но дайте мне знать, если что-то неясно: существует ли многовариантная версия дистрибутива
Мой основной вопрос: что такое адаптивная связка? У меня есть слайды из презентации (к сожалению, я не могу спросить автора слайдов) об адаптивных связках, и я не понимаю, что это означает, соответственно. для чего это хорошо? Вот слайды: Затем слайды продолжаются с тестом точки изменения. Мне...
Вне контекста короткая версия Пусть будет случайной величиной с 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 \text{CDF}_{\text{log-normal}}(\cdot; \mu, \sigma) & y >...