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Panagiotelis、Anastasios;克洛迪亚·查多;乔，哈里

多元离散数据的配对copula构造。 （英语） 兹比尔1395.62114

美国统计协会。 107，编号499，1063-1072（2012）。
综述：多变量离散反应数据可以在不同的领域找到，包括计量经济学、金融学、生物识别学和心理计量学。通过这项研究，我们的贡献是介绍了一类新的基于对copula构造（PCCs）的多元离散数据模型，该模型具有两个主要优点。首先，通过推导任何多元离散分布都可以分解为PCC的条件，我们证明了离散PCC具有高度灵活的依赖结构。其次，计算（m）维离散PCC的可能性的计算负担仅随（m）平方增长。与现有模型相比，这一点更为有利，因为现有模型的可能性计算要么需要评估2μm项，要么需要缓慢的数值积分方法。我们证明了在模拟设置下以及在头痛严重程度纵向离散数据集的应用中，边缘和最大似然估计的推理函数的高质量。这篇文章有在线补充材料。

引用于56文件

MSC公司：

62小时05 多元概率分布的表征与结构理论；连接线
62甲12 多元分析中的估计
62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析

关键词：

D-葡萄;边际推理函数;纵向数据;型号选择;有序概率回归
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.Panagiotelis}等人，《美国统计协会期刊》107，第499、1063--1072号（2012年；Zbl 1395.62114）
全文： 内政部

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