R help es - Sep 2011 - copula con marginales multivariantes

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]]

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>:
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> 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]]
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