On the some properties of a symmetric Grubbs’ copula


Cite item

Full Text

Abstract

We investigate one-sided Grubbs’ statistics for a normal sample. Those statistics are standardized maximum and standardized minimum, i.e. studentized extreme deviation statistics. The two-parameter distribution of these statistics is considered, which arises when the one abnormal observation (outlier) differs from the other observations of its variance. We derive the formula for calculating the probability density function of studentized outlier deviation from sample average. A new two-parameter copula is extracted from the joint distribution of Grubbs’ statistics. The Grubbs’ copula is proved to be symmetric. As a result, one-sided Grubbs’ statistics have the property of exchangeability. Computer simulation of scatterplots from Grubbs’ copula is being performed. The scatterplot analysis shows that the Grubbs’ copula describes the negative statistical dependence. To study the effect of the copula’s parameters on the strength of this dependence, the estimation of the Kendall’s tau rank correlation coefficient is performed. The estimation algorithm uses computer simulation and it is realized in the R-package. We find that the copula’s parameters

About the authors

Ludmila K Shiryaeva

Samara State Economic University

Email: Shiryeva_LK@mail.ru
Cand. Phys. & Math. Sci.; Associate Professor; Dept. of Statistics and Econometrics 141, Sovetskoy Armii st., Samara, 443090, Russian Federation

Eugeniya G Repina

Samara State Economic University

Email: violet261181@mail.ru
Cand. Econom. Sci.; Associate Professor; Dept. of Statistics and Econometrics 141, Sovetskoy Armii st., Samara, 443090, Russian Federation

References

  1. Благовещенский Ю. Н. Основные элементы теории копул // Прикл. эконометрика, 2012. Т. 26, № 2. С. 113-130.
  2. Jwaid T., De Baets B., Kalicka J., Mesiar R. Conic aggregation functions // Fuzzy Sets and Systems, 2011. vol. 167, no. 1. pp. 3-20. doi: j.fss.2010.07.004.
  3. Rodríguez-Lallena J. A., Úbeda-Flores M. A new class of bivariate copulas // Statistics and Probability Letters, 2004. vol. 66, no. 3. pp. 315-325. doi: 10.1016/j.spl.2003.09.010.
  4. Kim J. M., Sungur E. A., Choi T., Heo T. Y. Generalized bivariate copulas and their properties // Model Assisted Statistics and Applications, 2011. vol. 6, no. 2. pp. 127-136. doi: 10.3233/MAS-2011-0185.
  5. Mesiar R., Najjari V. New families of symmetric/asymmetric copulas // Fuzzy Sets and Systems, 2014. vol. 252, no. 1. pp. 99-110. doi: 10.1016/j.fss.2013.12.015.
  6. Nelsen R. B. An Introduction to Copulas / Lecture Notes in Statistics. New York: SpringerVerlag, 2006. xiii+269 pp. doi: 10.1007/0-387-28678-0.
  7. Фантаццини Д. Моделирование многомерных распределений с использованием копулафункций, I // Прикл. эконометрика, 2011. Т. 22, № 2. С. 98-134.
  8. Ali Dolati, On Dependence Properties of Random Minima and Maxima // Communications in Statistics - Theory and Methods, 2008. vol. 38, no. 3. pp. 393-399. doi: 10.1080/03610920802213707.
  9. Church C. The Asymmetric
  10. Балаев А. И. Копула на основе многомерного
  11. Ширяева Л. К. О хвостовой зависимости для копула-функции Граббса // Изв. вузов. Матем., 2015. № 12. С. 66-83.
  12. Kong-Sheng Zhang, Jin-Guan Lin, Pei-Rong Xu, A new class of copulas involved geometric distribution: Estimation and applications // Insurance: Mathematics and Economics, 2016. vol. 66. pp. 1-10. doi: 10.1016/j.insmatheco.2015.09.008.
  13. Pearson E. S., Chandra Secar C. The effciently of statistical tools and a criterion for the rejection of outlying observations // Biometrika, 1936. vol. 28, no. 3-4. pp. 308-320. doi: 10.1093/biomet/28.3-4.308.
  14. Grubbs F. Sample Criteria for Testing Outlying observations // Ann. Math. Statist., 1950. vol. 21, no. 1. pp. 27-58. doi: 10.1214/aoms/1177729885.
  15. Barnett V., Lewis T. Outliers in statistical data. Chichester: John Wiley & Sons, 1984.
  16. Zhang J., Keming Y. The null distribution of the likelihood-ratio test for one or two outliers in a normal sample // TEST, 2006. vol. 15, no. 1. pp. 141-150. doi: 10.1007/bf02595422.
  17. Ширяева Л. К. О нулевом и альтернативном распределении статистики критерия наибольшего по абсолютной величине нормированного отклонения // Изв. вузов. Матем., 2014. № 10. С. 62-78.
  18. Ширяева Л. К. Вычисление мер мощности критерия Граббса проверки на один выброс // Сиб. журн. индустр. матем., 2010. Т. 13, № 4. С. 141-154.
  19. Ширяева Л. К. Использование специальных функций Эрмита для исследования мощностных свойств критерия Граббса // Вестн. Сам. гос. техн. ун-та. Сер. Физ.-мат. науки, 2012. № 4(29). С. 131-145. doi: 10.14498/vsgtu1098.
  20. Ширяева Л. К. О распределении статистик Граббса в случае нормальной выборки с выбросом // Изв. вузов. Матем., 2017. № 4. С. 84-101.
  21. Янке Е., Эмде Ф., Лёш Ф. Специальные функции. М.: Наука, 1977.
  22. Galambos J. Exchangeability / Encyclopedia of statistical sciences. vol. 2; eds. S. Kotz, and N. L. Johnson. NY: Wiley, 1986.
  23. R Core Team. R: A Language and Environment for Statistical Computing. R Foundation for Statistical Computing. Vienna, Austria, 2013, http://www.R-project.org/.
  24. Ferguson S. T., Genest C., Hallin M. Kendall’s tau for serial dependence // Canadian Journal of Statistics, 2000. vol. 28, no. 3. pp. 587-604. doi: 10.2307/3315967.
  25. Grothe O., Schnieders J., Sigers J. Measuring association and dependence between random vectors // Journal of Multivariate Analysis, 2013. vol. 123. pp. 96-110. doi: 10.1016/j.jmva.2013.08.019.
  26. Айвазян С. А., Мхитарян В. С. Прикладная статистика и основы эконометрики. Т. 1: Теория вероятностей и прикладная статистика. М.: Юнити-Дана, 2000.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2018 Samara State Technical University

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».