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Modélisation de données bidimensionnelles à l'aide de copules archimédiennes

Christian Genest
Louis-Paul Rivest
CG

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Christian Genest

Résumé du colloque

La recherche de modèles stochastiques adéquats pour l'analyse de données multidimensionnelles présentant une asymétrie elliptique pose un problème important. Dans les situations où tout recours au modèle gaussien classique est exclu, les copules archimédiennes (Genest et MacKay, Revue canad. statist., 1986; Oakes, J. Amer. Statist. Assoc., 1989) ouvrent des perspectives intéressantes. Cette vaste classe de lois, qui regroupe plusieurs familles paramétriques connues, repose en partie sur une généralisation du modèle des risques proportionnels de Cox, elle offre également beaucoup de flexibilité quant au choix des marges. L'exposé illustrera concrètement, sur des ensembles de données bidimensionnelles, comment il est possible d'estimer une copule archimédienne de façon non paramétrique à partir d'une décomposition stochastique du coefficient de concordance expérimental de Kendall. On verra aussi comment l'estimateur ainsi obtenu peut faciliter la sélection d'un modèle paramétrique de type archimédien. Ces travaux ont été effectués par le conférencier en collaboration avec son collègue Louis-Paul Rivest.

Contexte

Section :
Méthodes et applications de la statistique
news icon Thème du colloque :
Méthodes et applications de la statistique
host icon Hôte : Université de Montréal

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Titre du colloque :

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Thème du colloque :

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