Modelado de parejas aleatorias usando cópulas

Las cópulas se han convertido en una herramienta útil para el modelado multivariado tanto estocástico como estadístico. En este artículo se revisan propiedades fundamentales de las cópulas que permitan caracterizar la estructura de dependencia de familias de distribución bivariadas definidas por la cópula. También se describen algunas clases de cópulas, enfatizando en la importancia de la cópula Gaussiana y la familia Arquimediana. Se resalta la utilidad de las cópulas para el modelado de parejas de variables aleatorias continuas y el de las discretas. La aplicación de la cópula se ilustra con la construcción de modelos de regresión de Markov de primer orden para respuestas no Gaussianas.

• Autores: Escarela, Gabriel; Hernández, Angélica
• Tipo de recurso: Article of journal
• Fecha de publicación: 2009
• Institución: Universidad Nacional de Colombia
• Repositorio: Universidad Nacional de Colombia
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.unal.edu.co:unal/40712
• Acceso en línea: https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/40712; http://bdigital.unal.edu.co/30809/
• Palabra clave: dependencia; cópula; medida de asociación; [estadística aplicada]; τ de Kendall; ρ de Spearman; correlación serial; Dependence; Copula; Measure of association; [Applied statistics]; Kendall τ; Spearman ρ; Serial correlation
• Rights: openAccess
• License: Atribución-NoComercial 4.0 Internacional