Pełnotekstowe zasoby PLDML oraz innych baz dziedzinowych są już dostępne w nowej Bibliotece Nauki.
Zapraszamy na https://bibliotekanauki.pl

Ograniczanie wyników

Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  zalezność statystyczna
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
PL
W artykule zaproponowano pewien sposobu wprowadzania kwantyli wielowymiarowych, jak i metody ich wyznaczania. Z jednej strony podstawą rozważań są podstawowe własności uogólnionego pojęcia wielowymiarowego kwantyla, który jest morfizmem markowskiem, zachowującym podobne własności algebraiczne, topologiczne oraz porządku, jakie znamy dla linii kwantylowych na prostej rzeczywistej. Z drugiej zaś strony, zaproponowano morfiz markowski, który łączy standaryzowaną kopułę (funkcję łącznikową) z zastosowaniem  zagadnienia transportowego (v. Chernozhukov et al.(2017)). Proponowane podejście daje ogólne i jednolite podejście do definicji kwantyli i ich estymacji, zarówno dla ciągłych, jak i dyskretnych rozkładów wielowymiarowych.
EN
Our purpose is both conceptual and practical. On the one hand, we discuss the question which properties are basic ingredients of a general conceptual notion of a multivariate quantile. We propose and argue that the object “quantile” should be defined as a Markov morphism which carries over similar algebraic, ordering and topological properties as known for quantile functions on the real line. On the other hand, we also propose a practical quantile Markov morphism which combines a copula standardization and the recent optimal mass transportation method of Chernozhukov et al. (2015). Its empirical counterpart has the advantages of being a bandwidth-free, monotone invariant, a.s. consistent transformation. The proposed the approach gives a general and unified framework to quantiles and their corresponding depth areas, for both a continuous or a discrete multivariate distribution.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.