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测试连接函数同质性假设的一般框架。 (英语) 兹比尔1336.62142

摘要:(d)变量连续随机向量(mathbf{X})中的依赖结构以其唯一的copula为特征。从可以从(mathbf{X})的全局(d)维copula中提取许多copula这一事实出发,本文提出了一个非常通用的框架,用于测试多元分布中的诱导(p)维cofula的给定集合是否相同。许多对copula建模感兴趣的假设都属于这一类,包括二元对称性(对角、径向、联合)、可交换性以及各种类型的copula相等。这里,围绕零假设和二次泛函(包括Cramér-von Mises和特征函数映射)的矩阵表示定义了一大类检验统计量。由于要测试的零假设本质上是复合的,因此使用测试统计的乘数自举版本来计算P值。在测试几种类型的二元对称性、可交换性、非重叠和重叠连接函数的相等性以及所有二元连接函数的等同性时,研究了该方法的样本性质。总的结论是,这些测试能够很好地保持其标称水平,并且能够有效地应对各种备选方案,表明了借助连接函数对多元数据集建模方法的相关性和可靠性。

MSC公司:

62H15型 多元分析中的假设检验
62时20分 关联度量(相关性、典型相关性等)
62G10型 非参数假设检验

软件:

TwoCop公司
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