Una comparación de dos métodos gráficos para detectar dependencia

Autores/as

  • Julieth V. Guarín-Escudero
  • Mario C. Jaramillo-Elorza Universidad Nacional de Colombia
  • Carlos M. Lopera-Gómez

DOI:

https://doi.org/10.19053/01217488.v9.n1.2018.5490

Palabras clave:

Copula, gráficos, Dependencia

Resumen

Las cópulas se han convertido en una herramienta útil para modelar datos cuando existe una dependencia entre las variables aleatorias y el supuesto de normalidad no se cumple. Las cópulas se han aplicado en diversos campos, tales como finanzas, estudios biomédicos y en ingeniería. El interés en modelar problemas multivariados que involucran variables dependientes se generaliza en diversas áreas, haciendo de esta metodología una forma conveniente para modelar la estructura de dependencia entre las variables aleatorias. Sin embargo, en la práctica un primer paso antes de empezar a modelar fenómenos mediante cópulas es evaluar si existe dependencia entre las variables involucradas y en qué grado. En este artículo algunos métodos gráficos para detectar dependencia son discutidos y el desempeño de los mismos se evaluará a través de un estudio de simulación. Se ilustran los métodos gráficos presentados mediante una aplicación a datos de seguros.

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Biografía del autor/a

Mario C. Jaramillo-Elorza, Universidad Nacional de Colombia

Escuela de Estadística, Docente

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Publicado

2018-02-06

Cómo citar

Guarín-Escudero, J. V., Jaramillo-Elorza, M. C., & Lopera-Gómez, C. M. (2018). Una comparación de dos métodos gráficos para detectar dependencia. Ciencia En Desarrollo, 9(1), 71–88. https://doi.org/10.19053/01217488.v9.n1.2018.5490

Número

Sección

Artículos de investigación / Research papers

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