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Enregistrement W2921485947 · doi:10.1002/env.2494

The new family of Fisher copulas to model upper tail dependence and radial asymmetry: Properties and application to high‐dimensional rainfall data

2018· article· en· W2921485947 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueEnvironmetrics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Drought Analysis
Établissements canadiensUniversité LavalUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésTail dependenceCopula (linguistics)AsymmetryMathematicsMultivariate statisticsParametric statisticsStatisticsEconometricsMultivariate normal distributionStatistical physicsMarginal distributionPhysicsRandom variable

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Joint precipitation data measured at a large number of stations typically show tail asymmetry and significant upper tail dependence. Unfortunately, many multivariate dependence models that are commonly used in large dimensions such as the normal and the Student copulas are radially symmetric, whereas the recently introduced chi‐square copula is asymmetric, but its tail dependence coefficients are null. In order to circumvent the limitations of the available models, the new family of Fisher copulas is introduced; it is shown that these dependence models are tail asymmetric and allow for upper tail dependence, among other characteristics. Two semiparametric strategies for parameter estimation in this class of copulas are proposed, and their efficiency in small and moderate sample sizes is investigated with the help of simulations. The usefulness of the parametric Fisher copula family is then illustrated on the modeling of the precipitation data observed at 105 stations within or close to the Aare river catchment in Switzerland.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,426
Score d'incertitude au seuil0,355

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,203 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle