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塔哈尼·库伦·马图里；Frank P.A.库伦。；穆罕默德·诺扬蒂

双变量数据的预测推理：将边际的非参数预测推理与估计的copula相结合。 （英语） 兹比尔1426.62148

J.统计理论实践。 10，第3期，515-538（2016）.
摘要：本文提出了一种新的预测未来双变量观测事件的方法。该方法将应用于边缘的非参数预测推理（NPI）与参数copula相结合，对两个随机量之间的相关性结构进行建模和估计，因此该方法是半参数的。在NPI中，不确定性通过不精确的概率进行量化。由此产生的边缘的不精确性提供了关于假设参数copula的稳健性。由于NPI的特殊性质，copula参数的估计也很简单。通过仿真研究了该方法的性能，特别注意了小数据集情况下假设copula的鲁棒性。使用文献中的小数据集，通过两个示例进一步说明了该方法。本文介绍了统计推断的几个新方面。首先，NPI和连接函数之间的联系在计算方面很强大，很有吸引力。第二，近年来，使用不精确概率的统计方法得到了大量关注，通常不精确用于信息较少的方面。本文提出了一种不同的方法，即主要在边缘上引入不精确性，对于边缘通常有足够的信息，以便为较难的推理部分，即copula假设和估计提供稳健性。第三，评估该方法性能的仿真设置是新颖的；关键是经常比较预测的成功率与相应的基于数据的上下预测推断。所有这些新颖的想法可以更广泛地应用于其他推论和模型，同时也可以考虑许多替代方案。因此，本文提出了一个针对多元数据的强大预测推理方法的广泛研究计划的起点。

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MSC公司：

62小时05 多元概率分布的表征与结构理论；连接线
62G05型 非参数估计
62G35型 非参数稳健性

关键词：

变异数据；连接线；上下概率；不精确概率；非参数预测推理；稳健性；半参数推断

软件：

葡萄香
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{T.Coolen-Maturi}等人，《统计理论与实践》。10，第3号，515--538（2016；Zbl 1426.62148）
全文： 内政部 链接

参考文献：

[1] Augustin，T.和F.P.A.Coolen。2004.非参数预测推断和区间概率。统计规划与推断杂志124:251-72·Zbl 1074.62032号 ·doi:10.1016/j.jspi.2003.07.003
[2] Augustin，T.、F.P.A.Coolen、G.de Cooman和M.C.M.Troffaes编辑，2014年。介绍不精确概率。英国奇切斯特：Wiley·Zbl 1290.62003年
[3] Chen，X.，Y.Fan和V.Tsyrennikov。2006.半参数多元copula模型的有效估计。美国统计协会杂志101:1228-40·Zbl 1120.62312号 ·doi:10.1198/016214500000311
[4] Cherubini、U.、E.Luciano和W.Vecchiato。2004年，金融中的Copula方法。英国奇切斯特：Wiley·Zbl 1163.62081号 ·数字对象标识代码：10.1002/9781118673331
[5] 克莱顿，D.G.1978年。双变量生命表中的关联模型及其在慢性病发病家族趋势流行病学研究中的应用。生物特征65:141-51·Zbl 0394.92021号 ·doi:10.1093/biomet/65.1.141
[6] Coolen，F.P.A.2006年。非参数预测推理与客观贝叶斯主义。《逻辑、语言与信息杂志》15:21-47·Zbl 1100.62057号 ·doi:10.1007/s10849-005-9005-7
[7] 库伦，F.P A。；Lovric，M.（编辑），非参数预测推断，968-70（2011），德国柏林·doi:10.1007/978-3642-04898-2416
[8] F.P.A.库伦和S.Bin Himd。2014.基本非参数试验再现性的非参数预测推断。统计理论与实践杂志8:591-618·doi:10.1080/15598608.2013.819792
[9] 库伦·马图里，T.和F.P.A.库伦。2015年，不同右偏方案下组合数据的非参数预测推断。统计理论与实践杂志9:288-304·Zbl 1425.62057号 ·doi:10.1080/15598608.2014.886313
[10] Coolen-Maturi，T.、P.Coolen-Schrijner和F.P.A.Coolen。2012.二进制诊断测试的非参数预测推断。统计理论与实践杂志6:665-680·Zbl 1236.62039号 ·doi:10.1080/15598608.2012.719800
[11] De Finetti，B.1974年。概率论。英国奇切斯特：Wiley·Zbl 0328.60002号
[12] Elkhafifi、F.F.和F.P.A.Coolen。2012.序贯诊断试验准确性的非参数预测推断。统计理论与实践杂志6:681-697·Zbl 1442.62066号 ·doi:10.1080/15598608.2012.719802
[13] Embrechts，P。；Lindskog，F。；麦克尼尔，A。；Rachev，S.T（编辑），用连接函数建模依赖性及其在风险管理中的应用，329-840（2003），荷兰阿姆斯特丹·doi:10.1016/B978-044450896-6.50010-8
[14] 弗兰克，M.J.，1979年。关于f（x，y）和x+y–f（x，y）的同时结合性。《数学幻想曲》19:194-226·Zbl 0444.39003号 ·doi:10.1007/BF02189866
[15] Frees、E.W.和E.A.Valdez。1998.使用连接词理解关系。北美精算杂志2:1-25·Zbl 1081.62564号 ·doi:10.1080/10920277.1998.10595667
[16] Genest，C.和A.Favre。2007年。关于copula建模，你一直想知道但又不敢问的一切。《水文工程杂志》12:347-68·doi:10.1061/（ASCE）1084-0699（2007）12:4（347）
[17] 甘贝尔，E.J.1960。极值分布在plusieurs维数上。巴黎大学统计研究所出版物9:171-73·Zbl 0093.15303号
[18] Hand D.J.、F.Daly、A.D.Lunn、K.J.McConway和E.Ostrowski。1994年，小数据集手册。英国伦敦：查普曼和霍尔·Zbl 0949.62500号 ·doi:10.1007/9781-4899-7266-8
[19] Hill，B.M.1968年。百分位数的后验分布：人口抽样的贝叶斯定理。美国统计协会杂志63:677-91·Zbl 0159.48402号
[20] Ignatieva，K.、E.Platen和R.Rendek。2011.使用动态连接函数对多元化世界股票指数的货币面值相关性进行建模。统计理论与实践杂志5:425-52·兹比尔1420.62080 ·doi:10.1080/15598608.2011.10412039
[21] 乔，H.1997。多元模型和多元相关性概念。英国伦敦：查普曼和霍尔·Zbl 0990.62517号 ·doi:10.1201/b13150
[22] Joe，H.2005年。基于连接函数模型的两阶段估计方法的渐近效率。多元分析杂志94:401-19·Zbl 1066.62061号 ·doi:10.1016/j.jmva.2004.06.003
[23] Klugman、S.A.、H.H.Panjer和G.E.Willmot。2012.损失模型：从数据到决策。第4版，新泽西州霍博肯：威利·Zbl 1272.62002号
[24] Lawless，J.F.和M.Fredette。2005年。常见预测区间和预测分布。生物特征92:529-42·Zbl 1183.62052号 ·doi:10.1093/biomet/92.3529
[25] Li，J.和R.Y.Liu。2008.基于数据深度的多元间距：I.非参数多元公差区域的构建。统计年鉴36:1299-323·Zbl 1360.62253号 ·doi:10.1214/07-AOS505
[26] Muhammad，N.2016年。用连接函数进行二元数据的预测推理。英国达勒姆大学博士论文。www.npi-statistics.com。
[27] Nelsen，R.B.2007年。连接词简介。纽约州纽约：施普林格·Zbl 1152.62030
[28] Purcaru，O.2003年。精算科学中的半参数阿基米德copula建模。保险、数学和经济学33:419-20。
[29] Rank，J.2007年。Copulas：从理论到金融应用。英国伦敦：风险手册。
[30] Schepsmeier，U.、J.Stoeber和E.C.Brechmann。2013年，《葡萄树种群：葡萄树结合部的统计推断》。R包版本1.1-1。http://CRAN.R-project.org/package=VineCopula公司
[31] Schick，A.和W.Wefelmeyer。2008年。半参数统计的一些发展。统计理论与实践杂志2:475-91·Zbl 1211.62066号 ·doi:10.1080/15598608.2008.10411888
[32] Sen S.、N.Diawara和K.M.Iftekharddin。2015.使用高斯copula进行统计模式识别。统计理论与实践杂志9:768-777·Zbl 1423.62043号 ·数字对象标识码：10.1080/15598608.2015.100807
[33] Sklar，A.W.，1959年。划分的基础是维度和边缘。巴黎大学统计研究所出版物8:229-31·Zbl 0100.14202号
[34] Tang、X.S.、D.Q.Li、C.B.Zhou和L.M.Zhang。2013.使用连接函数进行可靠性分析的双变量分布模型。风险与可靠性杂志227:499-512。
[35] Trivedi，P.K.和D.M.Zimmer。2005.Copula建模：从业者简介。计量经济学基础与趋势1:1-111·Zbl 1195.91130号 ·doi:10.1561/0800000005
[36] Tsukahara，H.2005年。copula模型中的半参数估计。加拿大统计杂志33:357-75·Zbl 1077.62022号 ·doi:10.1002/cjs.5540330304
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