相依有序数据下分层阿基米德Copula模型的研究

作者：田静; 关静^*

来源：河北工业大学学报, 2022, 51(03): 25-30.

DOI：10.14081/j.cnki.hgdxb.2022.03.004

• 有序数据
• 非对称相依
• 潜变量建模
• 分层阿基米德Copula
• 组合HAC

异质性变量间非对称相依关系的存在，使多元有序数据相依模型的建立变得复杂。本文重点研究了当响应变量为有序多分类数据时，基于不同生成元组合的分层阿基米德Copula (Hierarchical Archimedean Copula,HAC)相依模型的构建。通过潜变量建模得到有序边际的边缘概率模型，进而建立非对称的相依结构。利用数值模拟比较了组合HAC和单一类型阿基米德生成元构成的HAC在参数估计和模型拟合上的效果，并将其应用于自评健康等级数据集的分析工作中。结果表明组合HAC在实际应用中的有效性和优越性，为研究有序数据的非对称相依结构提供了新思路。

• 单位
  天津大学; 数学学院