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Copula-based dependence measures

Eckhard Liebscher (2014)

Dependence Modeling

The aim of the present paper is to examine two wide classes of dependence coefficients including several well-known coefficients, for example Spearman’s ρ, Spearman’s footrule, and the Gini coefficient. There is a close relationship between the two classes: The second class is obtained by a symmetrisation of the coefficients in the former class. The coefficients of the first class describe the deviation from monotonically increasing dependence. The construction of the coefficients can be explained...

Copula-based grouped risk aggregation under mixed operation

Quan Zhou, Zhenlong Chen, Ruixing Ming (2016)

Applications of Mathematics

This paper deals with the problem of risk measurement under mixed operation. For this purpose, we divide the basic risks into several groups based on the actual situation. First, we calculate the bounds for the subsum of every group of basic risks, then we obtain the bounds for the total sum of all the basic risks. For the dependency relationships between the basic risks in every group and all of the subsums, we give different copulas to describe them. The bounds for the aggregated risk under mixed...

Copula–Induced Measures of Concordance

Sebastian Fuchs (2016)

Dependence Modeling

We study measures of concordance for multivariate copulas and copulas that induce measures of concordance. To this end, for a copula A, we consider the maps C → R given by [...] where C denotes the collection of all d–dimensional copulas, M is the Fréchet–Hoeffding upper bound, Π is the product copula, [. , .] : C × C → R is the biconvex form given by [C, D] := ∫ [0,1]d C(u) dQD(u) with the probability measure QD associated with the copula D, and ψΛ C → C is a transformation of copulas. We present...

Corrélation entre variables nominales, ordinales, métriques ou numériques

Éric Térouanne (1998)

Mathématiques et Sciences Humaines

Un coefficient de corrélation est défini pour la distribution empirique conjointe de deux variables statistiques, que la structure a priori de chacune d'elles soit nominale, ordinale, métrique ou numérique. L'obtention d'un formalisme commun à toutes ces structures permet d'affiner l'analyse de la liaison entre les variables, en termes d'homogénéité (variables ordonnées), d'ordres sous-jacents (variables non-ordonnées) ou d'ordre induit (cas mixte).

Decomposing matrices with Jerzy K. Baksalary

Jarkko Isotalo, Simo Puntanen, George P.H. Styan (2008)

Discussiones Mathematicae Probability and Statistics

In this paper we comment on some papers written by Jerzy K. Baksalary. In particular, we draw attention to the development process of some specific research ideas and papers now that some time, more than 15 years, has gone after their publication.

Dependence Measuring from Conditional Variances

Noppadon Kamnitui, Tippawan Santiwipanont, Songkiat Sumetkijakan (2015)

Dependence Modeling

A conditional variance is an indicator of the level of independence between two random variables. We exploit this intuitive relationship and define a measure v which is almost a measure of mutual complete dependence. Unsurprisingly, the measure attains its minimum value for many pairs of non-independent ran- dom variables. Adjusting the measure so as to make it invariant under all Borel measurable injective trans- formations, we obtain a copula-based measure of dependence v* satisfying A. Rényi’s...

Dependence of Stock Returns in Bull and Bear Markets

Jadran Dobric, Gabriel Frahm, Friedrich Schmid (2013)

Dependence Modeling

Despite of its many shortcomings, Pearson’s rho is often used as an association measure for stock returns. A conditional version of Spearman’s rho is suggested as an alternative measure of association. This approach is purely nonparametric and avoids any kind of model misspecification. We derive hypothesis tests for the conditional rank-correlation coefficients particularly arising in bull and bear markets and study their finite-sample performance by Monte Carlo simulation. Further, the daily returns...

Deux méthodes linéaires en statistique multidimensionnelle (2). Analyse des tableaux de correspondances

C. Deniau, G. Oppenheim (1974)

Mathématiques et Sciences Humaines

Ce texte constitue la suite de l'article «Deux méthodes linéaires en statistique multidimensionnelle» paru dans le n° 44 de cette revue. Nous nous intéressons ici aux tableaux d'effectifs. La théorie du paragraphe 1.2 est appliquée pour obtenir les résultats : détermination des composantes et axes principaux, construction des graphiques, indices, analyses conjointes des deux nuages associés au tableau des données. On insiste sur quelques difficultés courantes de l'interprétation des résultats. Plusieurs...

Efecto del número de indicadores por factor sobre la identificación y estimación en modelos aditivos de análisis factorial confirmatorio.

M. Amparo Oliver Germes, José Manuel Tomás Miguel, Pedro M. Hontangas (1999)

Qüestiió

La matriz multirrasgo-multimétodo (MRMM) es un diseño de investigación de larga tradición en Psicología. Las técnicas de análisis de datos adecuadas para una correcta extracción de conclusiones han estado sujetas a controversia. Parece, no obstante, que diversos modelos de análisis factorial confirmatorio resultan muy adecuados. De entre los diversos modelos, dos de ellos han recibido gran atención, el modelo completo, que apareció primero en la literatura, y el de unicidades correlacionadas, que...

Effet des erreurs de mesure sur l'évaluation de l'efficacité d'un traitement

Christian Heuchenne (1993)

Mathématiques et Sciences Humaines

L’effet d’un traitement T sur une compétence Y peut être exprimé par le coefficient de régression partiel β Y T avec contrôle de la compétence initiale X . Quand Y et X sont mesurées avec erreurs par y et x , cet effet se manifeste par le coefficient β y T dans la régression de y sur T et x . Le biais entre β Y T et β y T est explicité, discuté et montré systématique si X et T sont corrélés. L’importance de bien spécifier le modèle, dont une condition nécessaire et suffisante d’identification est donnée, est mise en...

Estimación de correlaciones utilizando envolturas convexas.

José A. Cristóbal Cristóbal, Alfredo García Olaverri (1987)

Trabajos de Estadística

En el presente trabajo se realiza un estudio de la envoltura convexa de una muestra normal bivariante, analizando la distribución de la pendiente de sus aristas. En base a ello se propone un estimador del coeficiente de correlación de la población, investigando algunas propiedades del mismo.

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