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基于边际正则藤copulas对具有既定皮尔逊相关系数的多元离散随机变量的抽样算法
被引量：
4
1
作者
袁振飞
胡太忠
《中国科学技术大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第10期1291-1302,共12页
基于多元离散随机变量的抽样问题在实践中的应用价值,Erhardt和Czado提出了基于C藤Copulas的多元离散随机变量的抽样算法,其优化参数为C藤的边参数,目标函数为给定的皮尔逊偏相关系数与样本偏相关系数的距离.本文引入了边际正则藤Copula...
基于多元离散随机变量的抽样问题在实践中的应用价值,Erhardt和Czado提出了基于C藤Copulas的多元离散随机变量的抽样算法,其优化参数为C藤的边参数,目标函数为给定的皮尔逊偏相关系数与样本偏相关系数的距离.本文引入了边际正则藤Copulas的概念,进而直接以随机变量对的样本相关系数与给定的皮尔逊相关系数σij之间的距离为目标函数进行优化.三组模拟实验结果分别与文献[1]提出的基于C藤的抽样算法,文献[3]中使用的Naive基准抽样算法相比,基于边际正则藤Copula的抽样算法具有相对较高的精确性.本文中所使用的抽样算法通过Python语言实现并打包命名为countvar上传至PyPi.
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关键词
C藤Copula
边际正则藤Copula
多远离散随机变量
naive抽样算法
正则藤
抽样
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题名
基于边际正则藤copulas对具有既定皮尔逊相关系数的多元离散随机变量的抽样算法
被引量：
4
1
作者
袁振飞
胡太忠
机构
中国科学技术大学管理学院统计金融系
出处
《中国科学技术大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第10期1291-1302,共12页
基金
This work was supported by the National Nature Science Foundation of China(Nos.71871208,11371340).
文摘
基于多元离散随机变量的抽样问题在实践中的应用价值,Erhardt和Czado提出了基于C藤Copulas的多元离散随机变量的抽样算法,其优化参数为C藤的边参数,目标函数为给定的皮尔逊偏相关系数与样本偏相关系数的距离.本文引入了边际正则藤Copulas的概念,进而直接以随机变量对的样本相关系数与给定的皮尔逊相关系数σij之间的距离为目标函数进行优化.三组模拟实验结果分别与文献[1]提出的基于C藤的抽样算法,文献[3]中使用的Naive基准抽样算法相比,基于边际正则藤Copula的抽样算法具有相对较高的精确性.本文中所使用的抽样算法通过Python语言实现并打包命名为countvar上传至PyPi.
关键词
C藤Copula
边际正则藤Copula
多远离散随机变量
naive抽样算法
正则藤
抽样
Keywords
C-vine copula
marginal regular vine copula
multivariate count random variable
naive
sampling method
regular vine
sampling
分类号
O212.2 [理学—概率论与数理统计]
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作者
出处
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1
基于边际正则藤copulas对具有既定皮尔逊相关系数的多元离散随机变量的抽样算法
袁振飞
胡太忠
《中国科学技术大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020
4
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