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Measures of biomarker dependence using a copula-based multivariate epsilon-skew-normal family of distributions

机译:使用基于copula的多元epsilon-skew-正态族分布的生物标志物依赖性测量

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摘要

In this note we develop a new multivariate copula model based on epsilon-skew-normal marginal densities for the purpose of examining biomarker dependency structures. We illustrate the flexibility and utility of this model via a variety of graphical tools and a data analysis example pertaining to salivary biomarker. The multivariate normal model is a sub-model of the multivariate epsilon-skew-normal distribution.
机译:在本说明中,我们基于epsilon-skew-normal边际密度开发了一种新的多变量copula模型,以检查生物标记物的依赖性结构。我们通过各种图形工具和与唾液生物标志物有关的数据分析示例说明了该模型的灵活性和实用性。多元正态模型是多元ε偏态正态分布的子模型。

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