A Dependence Function for Visualizing Association Structure in Bivariate Distributions
سال انتشار: 1398
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 351
متن کامل این مقاله منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل مقاله (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
DCBDP05_086
تاریخ نمایه سازی: 6 آذر 1398
چکیده مقاله:
Measuring the strength of dependence of random variables is an important problem in statistical practice. In this paper, we review a function valued measure of dependence of two random variables, where introduced by Ledwina [1]. This function allows one to study and visualize explicit dependence structure, both in some theoretical models and empirically, with-out prior model structure. It provides a comprehensive view of association structure and makes possible much detailed inference than based on standard numeric measures of association. We present theoretical properties of the measure of dependence and discuss in detail estimation and application of a copula-based variant of it. An artificial data example illustrate the behavior and practical utility of the measure and its estimator.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Mohammad Bolbolian Ghalibaf
Department of Statistics, Faculty of Mathematics and Computer Science Hakim Sabzevari University Sabzevar, Iran