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R routines for performing estimation and statistical process control under copula-based time series models

机译:在基于copula的时间序列模型下执行估计和统计过程控制的R例程

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摘要

Modeling serial dependence in time series is an important step in statistical process control. We provide a set of automatic routines useful for simulating and analyzing time series under a copula-based serial dependence. First, we introduce routines that generate time series data under a given copula. Second, we provide fully automated routines for obtaining maximum likelihood estimates for given time series data and then drawing a Shewhart-type control chart. Finally, real data are analyzed for illustration. We make the routines available as Copula.Markov package in R.
机译:对时间序列中的序列依赖性进行建模是统计过程控制中的重要步骤。我们提供了一组自动例程,可用于模拟和分析基于copula的序列依存关系下的时间序列。首先,我们介绍在给定的copula下生成时间序列数据的例程。其次,我们提供了用于获取给定时间序列数据的最大似然估计的全自动例程,然后绘制了Shewhart型控制图。最后,分析实际数据以进行说明。我们将例程作为R中的Copula.Markov软件包提供。

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