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混合D-藤蔓copula模型依赖性。(英语) Zbl 06958939
摘要:确定一个合适的多元copula来捕捉多元数据中的相关性结构并不简单。这是因为标准的多元copula(如多元高斯、Student-t和可交换的阿基米德copula)缺乏对模型依赖性的灵活性,并且有其他限制,如参数限制。为了克服这些问题,藤本已经开发并应用于许多应用。为了揭示和充分理解多元数据中复杂的和隐藏的依赖模式,我们提出了D-藤蔓连接蛋白混合物提出了一种将D-vine copulas合并到有限混合模型中的方法。由于D-vine copula具有多个参数,通过迭代构造对copula来捕捉相关性,因此该模型有助于全面研究多元数据中复杂和隐藏的依赖模式。将所提出的D-vine copulas混合模型应用于模拟和实际数据,以说明其性能和优点。

理学硕士:
62-08年 统计问题的计算方法
2005年6月6日 多元概率分布的特征和结构理论;接合部
PDF格式 BibTeX公司 XML 引用
全文: 内政部
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