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Non-parametric methods for circular-circular and circular-linear

机译:圆形 - 圆形和圆形 - 线性的非参数方法

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摘要

We present a non-parametric approach for the estimation of the bivariate distribution of twocircular variables and the modelling of the joint distribution of a circular and a linear variable.We combine nonparametric estimates of the marginal densities of the circular and linearcomponents with the use of class of nonparametric copulas, known as empirical Bernsteincopulas, to model the dependence structure. We derive the necessary conditions to obtaincontinuous distributions defined on the cylinder for the circular-linear model and on the torus forthe circular-circular model. We illustrate these two approaches with two sets of realenvironmental data
机译:我们提出了一种非参数方法,用于估计两个圆形变量的双变量分布以及对圆形变量和线性变量的联合分布进行建模。我们将圆形和线性分量的边际密度的非参数估计与类别结合起来称为经验伯恩斯坦copulas的非参数copulas建模依赖关系结构。我们导出了必要的条件,以获得在圆柱上定义的连续分布(对于线性模型)和在圆环上定义的连续分布(对于圆形模型)。我们用两组真实环境数据说明了这两种方法

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