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Copulas于二维样本极值概率积分变换分布分析中的应用
借助于Copula这一工具对在具有联合分布H(x,y)的二维总体(X,Y)经概率积分变换得到的随机变量H(X,Y)的分布函数K(V)给定条件下,求出关于次序统计量X(n)=max{X1,X2,…,Xn}和Y(n)=max{Y1,Y2,…,Yn}经概率积分变换得到的随机变量Hn(X(n),Y(n))的分布函数Kn(v)的方法进行了研究,并找出了Kn(v)不随样本容量n变化的情形,进而得到了较准确地刻画二维R.V相依性的相关性指标Kendall's τ.
作 者： 唐家银 刘娟 张明珠 作者单位： 唐家银(西南交通大学,应用数学系,四川,成都,610031)刘娟(河南理工大学,数学系,河南,焦作,454000)
张明珠(许昌学院,数学系,河南,许昌,461000)
刊 名： 河北大学学报（自然科学版） ISTIC PKU 英文刊名： JOURNAL OF HEBEI UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE EDITION) 年，卷(期)： 2004 24(5) 分类号： O211.3 关键词： Copula 概率积分变换 相依性 分布函数 极值Copula Kendall' s τ【Copulas于二维样本极值概率积分变换分布分析中的应用】相关文章：
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