【摘 要】
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在实际生活中,高维数据的情形较多,常用的研究数据间相关关系的方法大多为传统的线性回归模型以及Logistic回归等,处理高维数据的方法涉及较少。基于上述分析,本文考虑采用Co
【机 构】
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西安财经大学行知学院经济与统计分院
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在实际生活中,高维数据的情形较多,常用的研究数据间相关关系的方法大多为传统的线性回归模型以及Logistic回归等,处理高维数据的方法涉及较少。基于上述分析,本文考虑采用Copula建模方法对高维数据进行分析,在Copula建模中较为重要的一点是对模型进行选择。因此本文考虑采用Copula模型中的R藤结构进行研究,通过选用贪婪算法来对R藤的模型结构进行选择,即对节点和Copula对函数类型进行确定。为了验证这一方法的可行性及适用性,通过陕西省城镇居民的消费数据进行实证研究,并得出相关结论。
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