論文の概要: Bivariate vine copula based regression, bivariate level and quantile curves

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.02557v2
• Date: Mon, 3 Jul 2023 12:26:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-04 16:19:29.308572
• Title: Bivariate vine copula based regression, bivariate level and quantile curves
• Title（参考訳）: 二変量ベクトルコプラに基づく回帰、二変量レベルおよび量子曲線
• Authors: Marija Tepegjozova and Claudia Czado
• Abstract要約: 予測回帰設定における2つの応答の対称的処理に特化して設計された新しいグラフ構造モデルを提案する。 我々は、回帰の典型的な欠点として、予測子の変換や相互作用、コリニアリティ、量子交差を避けるために、ブドウコプラを用いる。 我々は韓国ソウルの気象観測に我々のアプローチを適用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The statistical analysis of univariate quantiles is a well developed research topic. However, there is a need for research in multivariate quantiles. We construct bivariate (conditional) quantiles using the level curves of vine copula based bivariate regression model. Vine copulas are graph theoretical models identified by a sequence of linked trees, which allow for separate modelling of marginal distributions and the dependence structure. We introduce a novel graph structure model (given by a tree sequence) specifically designed for a symmetric treatment of two responses in a predictive regression setting. We establish computational tractability of the model and a straight forward way of obtaining different conditional distributions. Using vine copulas the typical shortfalls of regression, as the need for transformations or interactions of predictors, collinearity or quantile crossings are avoided. We illustrate the copula based bivariate level curves for different copula distributions and show how they can be adjusted to form valid quantile curves. We apply our approach to weather measurements from Seoul, Korea. This data example emphasizes the benefits of the joint bivariate response modelling in contrast to two separate univariate regressions or by assuming conditional independence, for bivariate response data set in the presence of conditional dependence.
• Abstract（参考訳）: 単変量体の統計解析は、よく発達した研究トピックである。 しかし、多変量四量体の研究は必要である。 ビンコプラに基づく二変量回帰モデルのレベル曲線を用いた二変量体(条件付き)を構成する。 vine copula は連結木列によって同定されたグラフ理論的モデルであり、辺分布と依存構造を分離したモデリングを可能にする。 予測回帰設定において,2つの応答の対称的処理に特化して設計された新しいグラフ構造モデルを提案する。 我々は,モデルの計算的トラクタビリティと,異なる条件分布を得るための直進的な方法を確立する。 ワインコプラを用いた回帰の典型的な欠点は、予測子の変換や相互作用を必要とするため、コリニアリティや量子交差は避けられる。 異なるコプラ分布に対するコプラに基づく二変量曲線を示し、有効な量子曲線を形成するためにそれらをどのように調整するかを示す。 我々は,韓国ソウルの気象観測に本手法を適用した。 このデータ例は、2つの別々の単変量回帰と対照的に、あるいは条件依存の存在下で設定された二変量応答データセットに対して条件独立を仮定することで、共同二変量応答モデリングの利点を強調している。

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