Bivariate measures of association and dependence.

Fernández Vivas, Concepción. "Medidas de asociación y dependencia bi-variante.." Trabajos de Estadística e Investigación Operativa 34.2 (1983): 25-39. <http://eudml.org/doc/40701>.

@article{FernándezVivas1983,
abstract = {El interrogante que vertebra este trabajo puede formularse así:¿Bajo qué condiciones es invertible la implicación X(ω), Y(ω) independientes ⇒ cov (X, Y) = 0 para v.a. no normales?La literatura estadística de los últimos años contiene en forma dispersa modelos interesantes de interdependencia de v.a. que adecuadamente combinados con la incorrelación pueden conducir a la independencia en situaciones de no-gaussianidad. Nuestra intención aquí es agruparlos sistemáticamente, ofreciéndolos en una línea de reforzamiento progresivo, cohesionarlos y presentar algunas respuestas a la cuestión arriba formulada.En las dos últimas secciones introducimos un modelo de dependencia que hemos denominado "Δ-asociación"; lo relacionamos con los otros tipos (veremos que representa el eslabón de mayor reforzamiento) y ofrecemos aplicaciones.},
author = {Fernández Vivas, Concepción},
journal = {Trabajos de Estadística e Investigación Operativa},
keywords = {Variables aleatorias; Dependencia; bivariate measures of association; measures of dependence},
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number = {2},
pages = {25-39},
title = {Medidas de asociación y dependencia bi-variante.},
url = {http://eudml.org/doc/40701},
volume = {34},
year = {1983},
}

TY - JOUR
AU - Fernández Vivas, Concepción
TI - Medidas de asociación y dependencia bi-variante.
JO - Trabajos de Estadística e Investigación Operativa
PY - 1983
VL - 34
IS - 2
SP - 25
EP - 39
AB - El interrogante que vertebra este trabajo puede formularse así:¿Bajo qué condiciones es invertible la implicación X(ω), Y(ω) independientes ⇒ cov (X, Y) = 0 para v.a. no normales?La literatura estadística de los últimos años contiene en forma dispersa modelos interesantes de interdependencia de v.a. que adecuadamente combinados con la incorrelación pueden conducir a la independencia en situaciones de no-gaussianidad. Nuestra intención aquí es agruparlos sistemáticamente, ofreciéndolos en una línea de reforzamiento progresivo, cohesionarlos y presentar algunas respuestas a la cuestión arriba formulada.En las dos últimas secciones introducimos un modelo de dependencia que hemos denominado "Δ-asociación"; lo relacionamos con los otros tipos (veremos que representa el eslabón de mayor reforzamiento) y ofrecemos aplicaciones.
LA - spa
KW - Variables aleatorias; Dependencia; bivariate measures of association; measures of dependence
UR - http://eudml.org/doc/40701
ER -