Construcción de Distribuciones Multivariadas con Marginales Dependientes Usando Cópulas en R. 8Construction of Multivariate Distributions with Dependent Marginals Using Copulas in R.)

ResumenLas cópulas se han convertido en una herramienta popular para la construcción de modelos multivariados en campos donde la dependencia multivariada es de gran interés. El propósito de este trabajo es presentar las cópulas tanto en su concepto teórico, como en su implementación en el software e...

Full description

Bibliographic Details
Main Authors: Jaramillo-Elorza, M. C., Lozano, J. A.
Format: Online
Language:spa
Published: Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia 2015
Subjects:
Online Access:https://revistas.uptc.edu.co/index.php/ciencia_en_desarrollo/article/view/3228
Description
Summary:ResumenLas cópulas se han convertido en una herramienta popular para la construcción de modelos multivariados en campos donde la dependencia multivariada es de gran interés. El propósito de este trabajo es presentar las cópulas tanto en su concepto teórico, como en su implementación en el software estadístico R y profundizar en la construcción de distribuciones multivariadas con marginales dependientes, usando la clase mvdc del paquete copula, la cual permite utilizar varias y diferentes marginales ya implementadas. Además, se trabajará con métodos para dibujar representaciones de perspectiva y contorno para las funciones de distribución y densidad. AbstractThe copula has become a popular tool to build the multivariate models, in many fields where the multivariate dependence is of a great interest. This paper purpose is to present the copula both in their theoretical concept and its implementation in the R statistical software, and to deepen into the multivariate distributions? construction with the dependent marginal, by using the copula package’s mvdc class, which allows to use the marginal in several and dierent types, that have been implemented already. In addition, to work with the methods for drawing the perspective and the contour representations for the distribution and the density functions.