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Python和copula的常规建模和测试包。(英语) Zbl 1465.62044
摘要:正则藤蔓copula为依赖结构建模提供了丰富的模型。它结合藤蔓结构和二元copula族构造了多个多元分布,这些分布可以为不同的对建立具有不同尾部依赖的宽范围依赖模式。两种特殊情况下的规则藤本copula,C-藤本和D-藤本copula,已在文献中进行了广泛的研究。我们提议蟒蛇包裹,比文,用于建模、采样和测试更广义的正则藤蔓copula(简称R-vine)。R-vine建模算法以顺序的方式搜索使藤蔓树依赖性最大化的R-vine结构。最大似然估计算法以序列估计为初始值,采用L-BFGS-B算法进行似然值优化。R-vine采样算法以递归的方式遍历最后一棵树的所有边,并根据一定的嵌套条件在每一条边上生成边缘样本。拟合优度检验算法首先生成Rosenblatt的转换数据\(\boldsymbol{E}\),然后使用Anderson-Darling统计量检验假设\(H_0^*:\boldsymbol{E}\sim C{\perp}\),其中\(C{\perp})是独立copula。用Bootstrap方法计算了Anderson-Darling统计量的重复性经验分布的调整后的p值。在计算copula的相关函数如累积分布函数、H函数和逆H函数时,经常会遇到溢出问题。我们通过重新研究以下六个二元copula家族来解决这个问题:Normal、Student \(t\)、Clayton、Gumbel、Frank和Joe's copula。当计算中出现溢出时,给出了copula的上述相关函数的近似表达式。所有这些都是在一个子包中实现的bvcopula公司,其中写入子例程Fortran语言包裹在蟒蛇因此,良好的性能是有保证的。
理学硕士:
62E17号 统计分布的近似值(非交感)
62小时 关联度量(相关、典型相关等)
2005年6月6日 多元概率分布的特征和结构理论;接合部
62-08年 统计问题的计算方法
PDF格式 BibTeX公司 XML 引用
全文: 内政部
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