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Erschienen in:
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2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

1. Introduction

verfasst von : Marius Hofert, Ivan Kojadinovic, Martin Mächler, Jun Yan

Erschienen in: Elements of Copula Modeling with R

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Assume that one is given the two bivariate data sets displayed in Fig. 1.1 and asked to compare them in terms of the “dependence” between the two underlying variables. The first (respectively, second) data set, denoted by (x i1, x i2), i ∈{1, …, n} (respectively, (y i1, y i2), i ∈{1, …, n}), is assumed to consist of n = 1000 independent observations (that is, a realization of independent copies) of a bivariate random vector (X 1, X 2) (respectively, (Y 1, Y 2)). Roughly speaking, comparing the two data sets in terms of dependence means comparing the way X 1 and X 2 are related with the way Y 1 and Y 2 are related.

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Metadaten
Titel
Introduction
verfasst von
Marius Hofert
Ivan Kojadinovic
Martin Mächler
Jun Yan
Copyright-Jahr
2018
Buch
Elements of Copula Modeling with R

Print ISBN: 978-3-319-89634-2

Electronic ISBN: 978-3-319-89635-9

Copyright-Jahr: 2018

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-89635-9_1