スクラーの定理とは? わかりやすく解説

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スクラーの定理

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2021/08/05 02:42 UTC 版)

コピュラ (統計学)」の記事における「スクラーの定理」の解説

スクラーの定理は 1959 年にスクラーが示したもので、コピュラに関する基本的な定理である。定理次のとおり。 n 次元分布関数 H が1次元周辺分布関数 F1, F2, ..., Fn をもつとき、n 次元コピュラ C が存在して以下が成り立つ。 H(x1, x2, ..., xn) = C(F1(x1), F2(x2), ..., Fn(xn)) 周辺分布関数 F1, F2, ..., Fn連続であるとき、コピュラ C は一意定まる

※この「スクラーの定理」の解説は、「コピュラ (統計学)」の解説の一部です。
「スクラーの定理」を含む「コピュラ (統計学)」の記事については、「コピュラ (統計学)」の概要を参照ください。

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