R语言 VineCopula包 BiCopIndTest()函数中文帮助文档(中英文对照)

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BiCopIndTest(VineCopula)
BiCopIndTest()所属R语言包：VineCopula

                                        Independence test for bivariate copula data
                                         二元Copula的独立测试数据

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This function returns the p-value of a bivariate asymptotic independence test based on Kendall's tau.
这个函数返回的p值的二元渐近独立性检验的基础上Kendall的tau。


用法----------Usage----------


BiCopIndTest(u1, u2)



参数----------Arguments----------

参数：u1,u2
Data vectors of equal length with values in [0,1].
数据向量长度相等的值在[0,1]。


Details

详细信息----------Details----------

The test exploits the asymptotic normality of the test statistic
该试验利用的渐近正态性检验统计量

where N is the number of observations (length of u1) and \hat{τ} the empirical Kendall's tau of the data vectors u1 and u2. The p-value of the null hypothesis of bivariate independence hence is asymptotically
N的若干意见（长的u1）和\hat{τ}的数据向量的经验Kendall的tauu1和u2。 p值的二元独立的零假设，因此是渐近

where Φ is the standard normal distribution function.
Φ是标准正态分布函数。


值----------Value----------


参数：statistic
Test statistic of the independence test.
检验统计量的独立测试。


参数：p.value
P-value of the independence test.
P-值的独立测试。


（作者）----------Author(s)----------


Jeffrey Dissmann



参考文献----------References----------

Everything you always wanted to know about copula modeling but were afraid to ask. Journal of Hydrologic Engineering, 12 (4), 347-368.

参见----------See Also----------

BiCopPar2Tau, BiCopTau2Par, BiCopSelect, <br> RVineCopSelect, RVineStructureSelect
BiCopPar2Tau，BiCopTau2Par，BiCopSelect，参考RVineCopSelect，RVineStructureSelect


实例----------Examples----------


## Example 1: Gaussian copula with large dependence parameter[例1：高斯系词与大量依赖参数]
par1 = 0.7
fam1 = 1
dat1 = BiCopSim(500,fam1,par1)

# perform the asymptotic independence test[执行的渐近独立测试]
BiCopIndTest(dat1[,1],dat1[,2])


## Example 2: Gaussian copula with small dependence parameter[例2：高斯Copula的依赖性小参数]
par2 = 0.01
fam2 = 1
dat2 = BiCopSim(500,fam2,par2)

# perform the asymptotic independence test[执行的渐近独立测试]
BiCopIndTest(dat2[,1],dat2[,2])

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