J. Navarro
En primer lugar mostraremos cómo las distorsiones univariantes se pueden extender al caso multivariante para representar distribuciones de vectores aleatorios. Esta representación es similar a la representación clásica con cópulas pero, en este caso, se usan distorsiones (que son más generales que las cópulas) y no se usan las distribuciones marginales. Mostraremos algunas aplicaciones de estas representaciones y, en particular, cómo se pueden usar para predecir datos apareados. En estos datos se tienen dos tiempos de vida relacionados (X,Y) pero únicamente se observa el menor de ellos L=min(X,Y). El objetivo es predecir el otro tiempo U=max(X,Y). Para dar esas predicciones usaremos la curva de regresión basada en la mediana de la distribución condicionada U|L=x. Los cuantiles de esta distribución nos permitirán dar bandas de confianza para esas predicciones.
Keywords: Distorsiones, copulas, regresión cuantíica, estadísticos ordenados, valores record.
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GT12 Stochastic Orders and their Applications I
June 8, 2022 12:40 PM
A22
