フレシェ-ヘフディング上界
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「フレシェ-ヘフディング上界」の解説
次の式で与えられる M は フレシェ-ヘフディング上界 (Fréchet-Hoeffding upper bound) と呼ばれる。 M ( u 1 , … , u n ) = min 1 ≤ j ≤ n u j {\displaystyle M(u_{1},\ldots ,u_{n})=\min _{1\leq j\leq n}u_{j}} 任意のコピュラ C および任意の ( u 1 , … , u n ) ∈ [ 0 , 1 ] n {\displaystyle (u_{1},\ldots ,u_{n})\in [0,1]^{n}} に対して M ( u 1 , … , u n ) ≥ C ( u 1 , … , u n ) {\displaystyle M(u_{1},\ldots ,u_{n})\geq C(u_{1},\ldots ,u_{n})} であることから、M はコピュラの中で最大のものである。
※この「フレシェ-ヘフディング上界」の解説は、「コピュラ (統計学)」の解説の一部です。
「フレシェ-ヘフディング上界」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。
ウィキペディア小見出し辞書の「フレシェ-ヘフディング上界」の項目はプログラムで機械的に意味や本文を生成しているため、不適切な項目が含まれていることもあります。ご了承くださいませ。 お問い合わせ。
- フレシェ-ヘフディング上界のページへのリンク
