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Copulas based inference for discrete or mixed data

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Multi angle
Auteurs : Rémillard, Bruno (Auteur de la Conférence)
CIRM (Editeur )

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Résumé : In this talk I will introduce the multilinear empirical copula for discrete or mixed data and its asymptotic behavior will be studied. This result will then be used to construct inference procedures for multivariate data. Applications for testing independence will be presented.

Keywords : dependence models; count data; copulas

Codes MSC :
62E20 - Asymptotic distribution theory in statistics
62G10 - Nonparametric hypothesis testing
62G20 - Nonparametric asymptotic efficiency
62H15 - Multivariate hypothesis testing

    Informations sur la Vidéo

    Réalisateur : Hennenfent, Guillaume
    Langue : Anglais
    Date de publication : 10/03/16
    Date de captation : 23/02/2016
    Sous collection : Research talks
    arXiv category : Statistics Theory
    Domaine : Probability & Statistics
    Format : MP4 (.mp4) - HD
    Durée : 00:33:02
    Audience : Researchers
    Download : https://videos.cirm-math.fr/2016-02-23_Remillard.mp4

Informations sur la Rencontre

Nom de la rencontre : Thematic month on statistics - Week 4: Extremes, copulas and actuarial science / Mois thématique sur les statistiques - Semaine 4 : Extrêmes, copules et actuariat
Organisateurs de la rencontre : Boutahar, Mohamed ; Pommeret, Denys ; Royer-Carenzi, Manuela
Dates : 22/02/16 - 28/02/16
Année de la rencontre : 2016
URL Congrès : http://conferences.cirm-math.fr/1618.html

Données de citation

DOI : 10.24350/CIRM.V.18934103
Citer cette vidéo: Rémillard, Bruno (2016). Copulas based inference for discrete or mixed data. CIRM. Audiovisual resource. doi:10.24350/CIRM.V.18934103
URI : http://dx.doi.org/10.24350/CIRM.V.18934103

Voir aussi

Bibliographie



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