Ajuste bayesiano para cópulas bivariadas [recurso eletrônico]
DISSERTAÇÃO
T/UNICAMP H43a
[Bayesian analysis for bivariate copulas]
Campinas, SP : [s.n.], 2016.
1 recurso online ( 141 p.) : il., digital, arquivo PDF.
Orientador: Laura Leticia Ramos Rifo
Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática Estatística e Computação Científica
Resumo: Este trabalho de dissertação apresenta uma metodologia que permite analisar a dependência entre duas variáveis aleatórias usando a teória de cópulas como ferramenta. O objetivo principal é conseguir explicar ao leitor de forma prática, através de um exemplo aplicado, como implementar a...
Resumo: Este trabalho de dissertação apresenta uma metodologia que permite analisar a dependência entre duas variáveis aleatórias usando a teória de cópulas como ferramenta. O objetivo principal é conseguir explicar ao leitor de forma prática, através de um exemplo aplicado, como implementar a análise Bayesiana para estimar uma cópula num contexto onde o objetivo é, dado um conjunto de cópulas candidatas, selecionar aquela que é a mais adequada para o nosso problema de interesse. Para isto, apresentamos inicialmente dois capítulos dedicados à teoria e os conceitos de cópula e da análise bayesiana para depois descrever a metodologia que vai nos permitir determinar uma cópula ótima em qualquer cenário. Finalmente fazemos uso de dados do Vestibular da Unicamp para mostrar passo a passo como implementar tal metodologia
Abstract: This dissertation is focused on presenting a methodology to analyze the dependence between two random variables using the copula theory. The main purpose is to explain in a practical way using an example application, how to implement Bayesian analysis to fit a copula in a context where the...
Abstract: This dissertation is focused on presenting a methodology to analyze the dependence between two random variables using the copula theory. The main purpose is to explain in a practical way using an example application, how to implement Bayesian analysis to fit a copula in a context where the goal is, given a set of candidates, select the one that is most appropriate for our problem of interest. For this, initially we present two chapters devoted to theoretical contextualization of copula theory and concepts of Bayesian analysis. Then describe the methodology that will allow us to determine a great copula in any scenario. Finally we use of Unicamp Vestibular data to show step by step how to implement this methodology
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