Bachelorarbeit, 2014
74 Seiten, Note: 110 cum laude
Questa tesi si propone di fornire una introduzione alla teoria delle copule, strumenti statistici utilizzati per modellare la dipendenza tra variabili. L'obiettivo è esplorare le definizioni, le proprietà e le principali famiglie di copule, analizzando il concetto di dipendenza e le sue misure associate.
CAPITOLO I: DEFINIZIONI E PROPRIETÀ: Questo capitolo fornisce le definizioni fondamentali e le proprietà delle copule. Viene introdotto il concetto di copula come funzione che collega una funzione di ripartizione multidimensionale ai suoi margini unidimensionali. Si approfondisce il Teorema di Sklar, pietra angolare della teoria delle copule, che dimostra l'esistenza e l'unicità della copula per una data funzione di ripartizione multidimensionale. Vengono inoltre presentate le copule multivariate e un esempio specifico, la distribuzione di Ali-Mikhail-Haq, illustrando le diverse applicazioni e le caratteristiche di queste funzioni.
CAPITOLO II: FAMIGLIE DI COPULE: Questo capitolo si concentra sulle principali famiglie di copule. In particolare, vengono approfondite le copule archimedee, note per la loro flessibilità e facilità di utilizzo, e le copule mono-parametriche, che offrono una rappresentazione più semplice della dipendenza. L'analisi di queste famiglie fornisce strumenti pratici per la modellazione della dipendenza in contesti applicativi, permettendo di scegliere la copula più adatta a seconda delle caratteristiche dei dati.
CAPITOLO III: DIPENDENZA: Questo capitolo tratta il concetto di dipendenza tra variabili e le sue misure. Vengono analizzate in dettaglio il Tau di Kendall e il Rho di Spearman, due misure di dipendenza ampiamente utilizzate in statistica. Inoltre, viene presentata una generalizzazione della copula Farlie-Gumbel-Morgenstern, mostrando come diversi approcci possano essere utilizzati per modellare e quantificare la dipendenza tra variabili. L'analisi delle misure di dipendenza offre strumenti per la valutazione quantitativa della relazione tra le variabili, andando oltre una semplice osservazione visiva.
Copule, dipendenza, Teorema di Sklar, funzioni di ripartizione, margini, Tau di Kendall, Rho di Spearman, copule archimedee, copule mono-parametriche, modellazione statistica, distribuzione di Ali-Mikhail-Haq.
Questa tesi introduce la teoria delle copule, strumenti statistici per modellare la dipendenza tra variabili. L'obiettivo è esplorare le definizioni, le proprietà e le principali famiglie di copule, analizzando il concetto di dipendenza e le sue misure.
I principali temi includono: definizioni e proprietà delle copule, famiglie di copule (Archimedee e mono parametriche), il teorema di Sklar, misure di dipendenza (Tau di Kendall e Rho di Spearman), e applicazioni delle copule nell'analisi della dipendenza tra variabili.
Questo capitolo fornisce le definizioni fondamentali e le proprietà delle copule, introduce il Teorema di Sklar, presenta le copule multivariate e un esempio specifico come la distribuzione di Ali-Mikhail-Haq.
Questo capitolo si concentra sulle principali famiglie di copule, approfondendo le copule archimedee e le copule mono-parametriche, fornendo strumenti pratici per la modellazione della dipendenza.
Questo capitolo tratta il concetto di dipendenza tra variabili e le sue misure. Vengono analizzate in dettaglio il Tau di Kendall e il Rho di Spearman, e viene presentata una generalizzazione della copula Farlie-Gumbel-Morgenstern.
Le parole chiave includono: Copule, dipendenza, Teorema di Sklar, funzioni di ripartizione, margini, Tau di Kendall, Rho di Spearman, copule archimedee, copule mono-parametriche, modellazione statistica, distribuzione di Ali-Mikhail-Haq.
Il Teorema di Sklar è una pietra angolare della teoria delle copule che dimostra l'esistenza e l'unicità della copula per una data funzione di ripartizione multidimensionale.
Le copule archimedee sono una famiglia di copule note per la loro flessibilità e facilità di utilizzo nella modellazione della dipendenza.
Il Tau di Kendall e il Rho di Spearman sono due misure di dipendenza ampiamente utilizzate in statistica per valutare quantitativamente la relazione tra le variabili.
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