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2015 | OriginalPaper | Chapter

A New Measure of Monotone Dependence by Using Sobolev Norms for Copula

Authors : Hien D. Tran, Uyen H. Pham, Sel Ly, T. Vo-Duy

Published in: Integrated Uncertainty in Knowledge Modelling and Decision Making

Publisher: Springer International Publishing

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Dependence structure, e.g. measures of dependence, is one of the main studies in correlation analysis. In [10], B. Schweizer and E.F. Wolff used L

p

-metric

$d_{L^{p}}(C,P)$

to obtain a measure of monotone dependence where

P

is the product copula or independent copula, and in [11] P. A. Stoimenov defined Sobolev metric

d

S

(

C

,

P

) to construct the measure

ω

(

C

) for a class of Mutual Complete Dependences (MCDs). Due to the fact that the class of monotone dependence is contained in the class of MCDs, we constructed a new measure of monotone dependence,

λ

(

C

), based on Sobolev metric which can be used to characterize comonotonic, countermonotonic and independence.

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Metadata
Title
A New Measure of Monotone Dependence by Using Sobolev Norms for Copula
Authors
Hien D. Tran
Uyen H. Pham
Sel Ly
T. Vo-Duy
Copyright Year
2015
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-25135-6_13

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