用于建模负相关的二元 Copula：纽约空气质量数据应用
统计方法学
2023-07-18 v3 统计理论
统计理论
摘要
在包括金融、环境科学、系统可靠性等许多实际场景中，研究观测变量间各种负相关概念常具有重要意义。本文提出一种新的二元 copula，用于建模两个随机变量间的负相关，其符合文献中报道的大多数流行负相关概念。具体而言，所提 copula 的 Spearman's rho 与 Kendall's tau 具有简单单参数形式，且在全范围内取负值。考虑了若干重要的序性质，用以比较相对于所涉参数的负相关强度。给出了对应于常用边缘分布的相应二元分布简单示例。所提 copula 的应用通过使用美国纽约市空气质量真实数据集加以说明。
引用
@article{arxiv.2102.05386,
title = {On a Bivariate Copula for Modeling Negative Dependence: Application to New York Air Quality Data},
author = {Shyamal Ghosh and Prajamitra Bhuyan and Maxim Finkelstein},
journal= {arXiv preprint arXiv:2102.05386},
year = {2023}
}