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基于copula的相關性測度

包郵 基于copula的相關性測度

作者:單青松著
出版社:經濟管理出版社出版時間:2019-12-01
開本: 24cm 頁數: 124頁
本類榜單:自然科學銷量榜
中 圖 價:¥25.5(3.8折) 定價  ¥68.0 登錄后可看到會員價
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基于copula的相關性測度 版權信息

  • ISBN:9787509661871
  • 條形碼:9787509661871 ; 978-7-5096-6187-1
  • 裝幀:一般膠版紙
  • 冊數:暫無
  • 重量:暫無
  • 所屬分類:>>

基于copula的相關性測度 內容簡介

本書從copula視角介紹了變量間幾種相關性的度量, 著重討論了變量之間函數型關系強弱的基于copula的度量。變量間的函數型關系是一種較為廣泛的概念, 既包括了常見的線性關系、非線性單調關系, 也包括了目前較少討論的非單調關系。

基于copula的相關性測度 目錄

1 Outline and Summary 1.1 Introduction 1.2 Outline 2 Statistical Modeling and Measurement of Association 2.1 The concept of copulas 2.2 Nonparametric estimations of copula 2.2.1 An overview of empirical processes 2.2.2 Nonparametric estimation via the empirical copula 2.2.3 Functional delta-method and hadamard differentiability 2.2.4 Weak convergence of the empirical copula process 2.2.5 Nonparametric kernel estimations 2.2.6 Bias and variance of kernel density estimator 2.2.7 Optimal bandwith 2.3 Measures of association and dependence 2.3.1 Pearson's corelation coefficient 2.3.2 Spearman's ρ and Kendall's τ 2.3.3 The measure for mutual complete dependence 2.3.4 The * operator and the measure of mutual complete dependence 3 A Measure for Positive Quadrant Dependence 4 Measures for Discrete MCD and Functional Dependence 4.1 The measure of MCD through conditional distributions 4.2 The measure of MCD through a subcopula 4.3 Comparison to Siburg and Stoimenov's measure of MCD 4.3.1 Extension using E-process 4.3.2 Bilinear extension 4.4 Remarks on measures of dependence 4.5 Other measures 4.5.1 The measure μ20 4.5.2 The measure λ 4.5.3 Construction of the measure 4.5.4 Proofs of the construction of λ 5 Nonparametric Estimation of the Measure of Functional Dependence 5.1 Nonparametric estimation through the density of copula 5.1.1 Estimating with pseudo-observations 5.1.2 Kernel estimation through copula density functions 5.1.3 Asymptotic behavior of the estimator of functional dependence 5.2 Nonparametric estimation of the measure of MCD via copula 5.3 Simulation results 6 Implementation and Simulations 6.1 Choosing the evaluation grid 6.2 Simulation 6.3 Comparison of measures 7 Application 8 Discussion References Appendix A List of Symbols B Calculation of the Measure of PQD C Beta Kernel Estimation D Kernel Estimation E FDM of variables in crime dataset
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基于copula的相關性測度 作者簡介

  單青松,201 5年獲美國新墨西哥州立大學數理統計博士學位。現任江西財經大學統計學院講師,Journal of Nonparametric Statistfcs、Scan-dinavian Journal of Statistics審稿人。主要研究方向為非參數統計和Copula理論。

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