Extensión multivariada de la cópula de Raftery
Autores: Saali, Tariq; Mesfioui, Mhamed; Shabri, Ani
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Extensión multivariada de la cópula de Raftery
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Papel
Extensión multivariada
Cópula de Raftery
Intercambiable
Estadísticas de orden
Tau de Kendall
Rho de Spearman
Función de densidad
Dependencia de cola
Estimador de parámetro de dependencia
Procedimiento de máxima verosimilitud
Estudio de simulación
Conjunto de datos reales
árboles de cerezo negro
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 32
Citaciones: Sin citaciones
Este documento presenta una extensión multivariante de la cópula de Raftery. La cópula propuesta es intercambiable y se expresa en términos de estadísticas de orden. Se establecen varias propiedades de esta cópula. En particular, se derivan el tau de Kendall multivariante y el rho de Spearman, así como la función de densidad, de la cópula sugerida. También se establece la dependencia de la cola inferior y superior de la cópula propuesta. Se examina el estimador del parámetro de dependencia de esta nueva cópula basado en el procedimiento de máxima verosimilitud. Un estudio de simulación muestra un rendimiento satisfactorio del estimador presentado. Finalmente, la cópula propuesta se aplica con éxito a un conjunto de datos reales sobre árboles de cerezo negro.
Descripción
Este documento presenta una extensión multivariante de la cópula de Raftery. La cópula propuesta es intercambiable y se expresa en términos de estadísticas de orden. Se establecen varias propiedades de esta cópula. En particular, se derivan el tau de Kendall multivariante y el rho de Spearman, así como la función de densidad, de la cópula sugerida. También se establece la dependencia de la cola inferior y superior de la cópula propuesta. Se examina el estimador del parámetro de dependencia de esta nueva cópula basado en el procedimiento de máxima verosimilitud. Un estudio de simulación muestra un rendimiento satisfactorio del estimador presentado. Finalmente, la cópula propuesta se aplica con éxito a un conjunto de datos reales sobre árboles de cerezo negro.