copule
dans Statistiques
Bonjour,
Pour quelle raison cette démarche nous permet de simuler le vecteur $(X_1,...,X_n)$ avec la bonne covariance ? Est ce que c'est parce que F_X est croissante et son inverse l'est donc également ?
https://snag.gy/r9BvHw.jpg
Tiré de http://www.editions.polytechnique.fr/files/pdf/EXT_1616_6.pdf
2) Je ne comprends pas bien ce qu'est une copule, à quoi ça sert? Quel est la différence entre une copule gaussienne et une copule archimedienne? Dans quel cas utilise t'on l'une où l'autre ?
C'est drolement chiant cette partie de cours...
Pour quelle raison cette démarche nous permet de simuler le vecteur $(X_1,...,X_n)$ avec la bonne covariance ? Est ce que c'est parce que F_X est croissante et son inverse l'est donc également ?
https://snag.gy/r9BvHw.jpg
Tiré de http://www.editions.polytechnique.fr/files/pdf/EXT_1616_6.pdf
2) Je ne comprends pas bien ce qu'est une copule, à quoi ça sert? Quel est la différence entre une copule gaussienne et une copule archimedienne? Dans quel cas utilise t'on l'une où l'autre ?
C'est drolement chiant cette partie de cours...
Réponses
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3) Voici l'exo:
https://snag.gy/Q0l1fL.jpg
et la réponse :
https://snag.gy/k3nqIc.jpg
Je n'y comprends rien... Vient-on de simuler des gaussiennes des exponentielles ? -
4) Dans le cas d'un vecteur gaussien on caractérise la dépendance de deux va par la correlation, ceci n'est plus vrai dans un cadre plus général (une correlation nulle ne donne pas l'indépendance). D'ailleurs pour deux gaussiennes quelconque on a pas forcément affaire à un vecteur gaussien et le coefficient de corrélation ne suffit plus à caractériser la dépendance des deux va. Est ce que le copule est une mesure de la dépendance beaucoup plus puissant dans le sens où il permet de complétement caractériser la dépendance de deux va ? Si c'est bien le cas je ne comprends pas pourquoi on ne présente pas les choses de cette manière, je crois que quasi tout le monde était perdu en cours...
En tout cas dans l'enoncé précédent il semble que dans un cas on simule un couple gaussien, tandis que dans le second cas on simule un couple dont chaque marginal suit une gaussienne et dont la copule est archimédienne (de Clayton).
Maintenant sur quel paramètre puis je jouer pour obtenir en jouant avec cette copule de Clayton et obtenir une corrélation identique à celle qui a servi à simuler mon vecteur gaussien ?
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Bonjour!
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