藤蔓

藤蔓copula:藤蔓copula的统计推断。这个软件包提供了藤蔓copula的统计推断函数。它包含用于二元探索性数据分析、二元copula选择和(vine)树构造的工具。模型可以按顺序估计,也可以通过联合最大似然估计进行估计。还包括采样算法和绘图方法。假设数据位于单位超立方体(所谓的copula数据)中。对于C和D-vine,提供了指向包CDVine的链接。


zbMATH中的参考文献(参考文献37篇文章)

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按年份排序(引用)
  1. Alanazi,Fadhah Amer:多个依赖关系的常规藤蔓混合物(2021)
  2. 德卢卡,乔瓦尼;Zuccolotto,Paola:金融时间序列模糊簇间的制度依赖性互联性(2021)
  3. 邓一浩;Chaganty,N.R.:用于分析家庭数据的成对copula模型(2021年)
  4. Maximilian Coblenz:MATVines:A vine copula package for MATLAB(2021年)不是zbMATH
  5. 袁振飞;胡泰中:pyvine:pyvine:Python包,用于规则vine copula建模、采样和测试(2021)
  6. 朱开伦;库罗维卡,多洛塔;Nane,Gabriela F.:基于R-vine的简化正向回归(2021)
  7. 木村、竹市;潘志鸿:依赖左截断数据的参数似然推断和拟合优度,基于copula的方法(2020)
  8. 李慧琼;马晨晨;李妮;孙建国:基于信息截尾的二元现状数据回归分析的藤蔓copula方法(2020)
  9. 萧,思南;奥拉代什金,谢尔盖;Nowak,Wolfgang:基于密度和区域敏感性分析之间的正反向转换(2020年)
  10. 庄浩新;刁立群;Yi,Grace Y:贝叶斯层次copula模型(2020)
  11. 阿列维,E。;博菲诺,L。;德朱利,医学博士。;Oggioni,G.:优化投资组合问题中的vine copulas长期天然气合同分析(2019年)
  12. 张波;Joe,Harry:基于藤蔓连接蛋白条件分布的预测(2019)
  13. Czado,Claudia:用藤蔓连接蛋白分析相关数据。R实用指南(2019)
  14. 新泽西州福尔德内斯;Grønneberg,Steffen:序数协方差和项目反应模型中的识别和非正态模拟(2019)
  15. 米勒,多米尼克;Czado,Claudia:vine copulas和图形套索的超高维相关性建模(2019)
  16. 米勒,多米尼克;Czado,Claudia:用套索选择高维稀疏藤本copula(2019)
  17. 巴瑟,妮可;格尔登,坎迪达;基利切,马提亚斯;詹森,保罗;Czado,Claudia:基于Vine copula的多元事件时间数据依赖模式的似然估计(2018)
  18. 基利切,马提亚斯;克劳斯,丹尼尔;Czado,Claudia:高维藤蔓copula的模型距离(2018)
  19. 谢尔哈斯,基督徒;Spanhel,Fabian:使用惩罚样条估计非简化藤蔓连接函数(2018)
  20. 圣宾格尔,约翰内斯;曼戈尔德,本尼迪克;Krauss,Christopher:vine copulas的统计套利(2018)