亚历山德罗·巴比埃罗 在两个点尺度变量之间引入期望的相关性值：使用连接函数的两步过程。 （英语） Zbl 1480.62086号 AStA，高级统计分析。 105，编号2，307-334（2021）. 小结：针对点标度随机变量，即其支持度由第一个（m）正整数组成的变量，我们讨论了如何使用预先指定的边际分布和皮尔逊相关性构建联合分布。在回顾了期望值（rho）如何在（-1）和（+1）之间自由变化，但通常范围较窄，其边界取决于两个边际分布之后，我们设计了一个程序，该程序首先基于具有期望边距的参数copula族来识别一类联合分布，然后调整copula参数以匹配所需的相关性。建议的方法解决了评估某些新统计技术的性能和稳健性时经常出现的需求，即尝试构建给定数据集的大量副本，平均而言，它们满足其某些特征（例如，经验边际分布和两两线性相关性）。该提案显示了几个优点，例如，除其他外，允许高斯以外的依赖结构，并能够以非常小的计算成本将copula参数调整到指定的精度水平。基于这一过程，我们还提出了一种基于连接函数的二元离散分布的两步估计技术，它可以替代完全和两步最大似然估计。通过一些例子和蒙特卡罗模拟研究，包括CUB分布和三种不同的连接函数，提供了数值说明和经验证据；还讨论了在实际数据中的应用。 理学硕士： 62小时05 多元概率分布的表征与结构理论；连接线 62H20个 关联度量（相关性、典型相关性等） 关键词：可达到的相关性;连接线;弗雷切特边界;潜在模型;蒙特卡罗模拟;序数变量 软件：GenOrd公司;Copula模型;R（右）;MultiOrd（多命令）;幼兽;量化风险管理;预处理 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{A.Barbiero}，AStA，高级统计分析。105，编号2，307--334（2021；Zbl 1480.62086） 全文： 内政部 OA许可证 参考文献： [1] 阿格雷斯蒂，A。；卡特里，M.，《CUB模型的分类：统计基础、推理问题和经验证据》，《统计学》。方法。申请。，28, 445-449 (2019) ·Zbl 1435.62223号 ·doi:10.1007/s10260-019-00468-8 [2] Agresti，A.，《有序分类数据分析》（2010），霍博肯：威利·Zbl 1263.62007年 ·doi:10.1002/9780470594001 [3] 安德烈斯，F。；宾夕法尼亚州法拉利，以CUB利润的copula模型为例，Quad。统计，15，33-51（2013） [4] Barbiero，A.，Ferrari，P.A.：GenOrd：具有给定相关矩阵和边际分布的离散随机变量的模拟。R包版本1.4.0（2015） [5] Barbiero，A。；宾夕法尼亚州法拉利，相关离散变量模拟的R软件包，Comm.Statist。模拟计算。，46, 7, 5123-5140 (2017) ·Zbl 1377.65011号 ·doi:10.1080/03610918.2016.1146758 [6] Barbiero，A.：引入两个点标度变量之间的期望相关性值，见：ASMOD 2018年有序数据统计建模进展国际会议论文集，那不勒斯联邦办公厅出版社，第45-52页（2018） [7] Bergsma，W.，Rudas，T.（2002）。列联表中的条件关联和边际关联。(2018). 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