Uma cópula é uma distribuição multivariada com distribuições marginais uniformes. Cópulas são principalmente usadas para representar ou modelar a estrutura de dependência entre variáveis aleatórias, separadamente das distribuições marginais.
Alguém me fez essa pergunta em uma entrevista de emprego e eu respondi que sua distribuição conjunta é sempre gaussiana. Pensei que sempre posso escrever um gaussiano bivariado com seus meios, variância e covariâncias. Gostaria de saber se pode haver um caso em que a probabilidade conjunta de dois...
Há já algum tempo que procuro uma boa leitura introdutória sobre Copulas para o meu seminário. Estou encontrando muito material que fala sobre aspectos teóricos, o que é bom, mas antes de passar para eles, estou procurando construir um bom entendimento intuitivo sobre o assunto. Alguém poderia...
Considere as variáveis aleatórias lognormal e com e .X 2 log ( X 1 ) ∼ N ( 0 , 1 ) log ( X 2 ) ∼ N ( 0 , σ 2 )X1X1X_1X2X2X_2log(X1)∼N(0,1)log(X1)∼N(0,1)\log(X_1)\sim \mathcal{N}(0,1)log(X2)∼N(0,σ2)log(X2)∼N(0,σ2)\log(X_2)\sim \mathcal{N}(0,\sigma^2) Estou tentando calcular ρmaxρmax\rho_{\max}...
Eu me pergunto qual é a diferença entre a distribuição normal padrão multivariada e a cópula gaussiana, pois, quando olho para a função de densidade, elas parecem iguais para mim. Minha questão é por que a cópula gaussiana é introduzida ou que benefício a cópula gaussiana gera ou qual é sua...
Suponha que eu tenha duas distribuições marginais univariadas, digamos e , das quais eu possa simular. Agora, construa sua distribuição conjunta usando uma cópula gaussiana , denominada . Todos os parâmetros são conhecidos.FFFGGGC(F,G;Σ)C(F,G;Σ)C(F,G;\Sigma) Existe um método não MCMC para simular...
O limite superior de Fréchet-Hoeffding se aplica à função de distribuição de cópula e é dado por C(u1,...,ud)≤min{u1,..,ud}.C(u1,...,ud)≤min{u1,..,ud}.C(u_1,...,u_d)\leq \min\{u_1,..,u_d\}. Existe um limite superior semelhante (no sentido de que depende das densidades marginais) para a cópula...
Quais são algumas técnicas para amostrar duas variáveis aleatórias correlacionadas: se suas distribuições de probabilidade são parametrizadas (por exemplo, log-normal) se eles tiverem distribuições não paramétricas. Os dados são duas séries temporais para as quais podemos calcular...
Estou interessado em descobrir um método para gerar dados correlatos e não normais. Então, idealmente, algum tipo de distribuição que considere uma matriz de covariância (ou correlação) como parâmetro e gere dados que os aproximam. Mas aqui está o problema: o método que estou tentando encontrar...
Estou simplificando uma pergunta de pesquisa que tenho no trabalho. Imagine que eu tenho 5 moedas e vamos chamar de chefes um sucesso. São moedas MUITO tendenciosas com probabilidade de sucesso p = 0,1. Agora, se as moedas eram independentes, em seguida, obter a probabilidade de pelo menos 1...
O mgcvpacote para Rpossui duas funções para ajustar as interações do produto tensorial: te()e ti(). Entendo a divisão básica do trabalho entre os dois (ajustando uma interação não linear versus decompondo essa interação em efeitos principais e uma interação). O que não entendo é o porquê te(x1,...
Espero que este seja auto-explicativo, mas deixe-me saber se algo não está claro: existe uma versão multivariada da distribuição
Minha pergunta básica é: O que é uma cópula adaptativa? Tenho slides de uma apresentação (infelizmente, não posso perguntar ao autor dos slides) sobre cópulas adaptativas e não estou entendendo o que isso significa resp. para que serve isso? Aqui estão os slides: Em seguida, os slides...
A versão curta fora do contexto Seja uma variável aleatória com CDF yyyF(⋅)≡{θθ+(1−θ)×CDFlog-normal(⋅;μ,σ) y = 0 y > 0F(⋅)≡{θ y = 0 θ+(1−θ)×CDFlog-normal(⋅;μ,σ) y > 0 F(\cdot) \equiv \cases{\theta & y = 0 \\ \theta + (1-\theta) \times \text{CDF}_{\text{log-normal}}(\cdot; \mu, \sigma) & y >...
Em conjunto com uma pergunta de Validação cruzada sobre a simulação de uma cópula específica, ou seja, um Cdf multivariado definido em , comecei a me perguntar sobre o panorama geral, como, quando dada tal função, alguém pode imaginar um algoritmo genérico para simular a partir da distribuição de...
Vi a seguinte pergunta em outro fórum: "Suponha que a altura e o peso dos homens adultos possam ser descritos com modelos normais, e que a correlação entre essas variáveis seja 0,65. Se a altura de um homem o coloca no percentil 60, em que percentil você espera que ele pesa?" Vejo que alguém...
Meu objetivo final é ser capaz de gerar um vetor de tamanho de variáveis aleatórias correlacionadas de Bernoulli. Uma maneira de fazer isso é usar a abordagem Gaussian Coupla. No entanto, a abordagem Gaussian Coupla apenas me deixa com um vetor:NNN ( p1, … , PN) ∈ [ 0 , 1...
Existe uma distribuição de junta paramétrica tal que XXX e YYY sejam uniformes em [0,1][0,1][0, 1] (isto é, uma cópula) e E[Y|X=x]E[Y|X=x]\mathbb{E}[Y | X = x] é linear (com o que quero dizer afim) em xxx ? Ou seja, E[Y|X=x]=a+bxE[Y|X=x]=a+bx\mathbb{E}[Y \;|\; X = x] = a + b\,x enquanto XXX e YYY...
Dadas duas variáveis aleatórias Cauchyθ1∼Cauchy(x(1)0,γ(1))θ1∼Cauchy(x0(1),γ(1))\theta_1 \sim \mathrm{Cauchy}(x_0^{(1)}, \gamma^{(1)}) eθ2∼Cauchy(x(2)0,γ(2))θ2∼Cauchy(x0(2),γ(2))\theta_2 \sim \mathrm{Cauchy}(x_0^{(2)}, \gamma^{(2)}). Isso não é independente. A estrutura de dependência de...