Hola, Quiero saber si es posible programar una cópula donde las funciones marginales son multivariantes, siguiendo el esquema del package ''Copula''. Es decir, Copula(F(x,y), G(w,z))) En el caso de funciones marginales univariantes, un ejemplo de la normal multivariante quedaria de la siguiente forma, copulagaussiana<-mvdc(normalCopula(vector_de_correlaciones,dim=3,dispstr ="un"),c(rep("norm",3)),list(param1,param2,param3)) donde ''vector_de_correlaciones'' es un vector con las componentes del triángulo superior de la matriz de correlaciones ordenadas adecuadamente. La función entiende así que la matriz es simétrica con elementos de la diagonal 1''s; y donde param1 se corresponde con los parametros de la primera distribución marginal, es decir la media y la desviacion tipica. Pero si consideramos que las marginales ya no son univariantes, pues la matriz de correlacion deja de ser simetrica, y los parametros ya no son escalares. Me gustaria saber si alguien ha intentado hacer esto. gracias. [[alternative HTML version deleted]]
Kjetil brinchmann Halvorsen
2012-Jan-20 21:19 UTC
[R-es] copula con marginales multivariantes
No he visto una respuesta de esto. El problema es que tu construcción no es general, tu función no es una cópula para cópulas generales F,G Kjetil 2011/9/16 tono ferri vidal <tonoferri_vidal en hotmail.com>:> > Hola, > > Quiero saber si es posible programar una cópula donde las funciones marginales son multivariantes, siguiendo el esquema > del package 'Copula'. Es decir, > > Copula(F(x,y), G(w,z))) > > En el caso de funciones marginales univariantes, un ejemplo de la normal multivariante quedaria de la siguiente forma, > > copulagaussiana<-mvdc(normalCopula(vector_de_correlaciones,dim=3,dispstr ="un"),c(rep("norm",3)),list(param1,param2,param3)) > > donde 'vector_de_correlaciones' es un vector con las componentes del triángulo superior de la matriz de correlaciones ordenadas adecuadamente. La función entiende así que la matriz es simétrica con elementos de la diagonal 1's; y donde param1 se corresponde con los parametros de la primera distribución marginal, es decir la media y la desviacion tipica. > > Pero si consideramos que las marginales ya no son univariantes, pues la matriz de correlacion deja de ser simetrica, y los parametros ya no son escalares. Me gustaria saber si alguien ha intentado hacer esto. > > gracias. > [[alternative HTML version deleted]] > > > _______________________________________________ > R-help-es mailing list > R-help-es en r-project.org > https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es >-- "If you want a picture of the future - imagine a boot stamping on the human face - forever." George Orwell (1984)