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首页> 外文期刊>International Journal of Statistics and Probability >Fitting Compound Archimedean Copulas to Data for Modeling Electricity Demand
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Fitting Compound Archimedean Copulas to Data for Modeling Electricity Demand

机译：将复合Archimedean Copulas拟合到用于建模电力需求的数据数据

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Modeling dependence between random variables is accomplished effectively by using copula functions. Practitioners often rely on the single parameter Archimedean family which contains a large number of functions, exhibiting a variety of dependence structures. In this work we propose the use of the multiple-parameter compound Archimedean family, which extends the original family and allows more elaborate dependence structures. In particular, we use a copula of this type to model the dependence structure between the minimum daily electricity demand and the maximum daily temperature. It is shown that the compound Archimedean copula enhances the flexibility of the dependence structure and provides a better fit to the data.
机译：通过使用Copula功能有效地完成随机变量之间的建模依赖性。 从业者经常依赖于单个参数Archimedean系列，其中包含大量功能，呈现各种依赖结构。 在这项工作中，我们建议使用多参数化合物阿基米德家族，该系列延伸原始系列并允许更详细的依赖结构。 特别是，我们使用这种类型的Copula来模拟最小每日电费和最大每日温度之间的依赖性结构。 结果表明，复合Archimedean Copula可以增强依赖结构的灵活性，并提供更好的数据。

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