摘要
相关性度量是观察随机变量之间关联的一种特殊方法，捕捉随机相关性的一种方法是使用copula。在本研究中，通过使用Rodriguez-Lallena和Ubeda-Flores（RLUF）copula的特例，将Rushendorf方法应用于二元函数以获得一个copula。研究了RLUF copula的性质，如密度、相关性度量以及上下尾相关性。特别地，给出了RLUF copula的Spearmanρ、Kendallτ和Blomqvistβ等依赖性度量。此外，利用根均方误差（RMSE）、和方误差（SSE）、平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）、阿凯克信息准则（AIC）和贝叶斯信息准则（BIC）得出1974年至2013年菲律宾月降雨量和温度之间的最佳联合分布。结果表明，考虑到月降水量和温度数据，RLUF copula的表现优于其他现有的双变量copula，如Ali Mikhail Haq（AHM）、Farlie Gumbel Morgenstern（FGM）和Clayton copula。
推荐引文
Pizon，Marvin G.和Paluga，Rolando N。(2022).（R1510）基于Ruschendorf方法的Rodriguez-Lallena和Ubeda-Flores Copula的特例，应用与应用数学：国际期刊（AAM），第17卷，发行日期：。1、第2条。
网址：https://digitalcommons.pvamu.edu/aam/vol17/iss1/2
