Kopule za končne porazdelitveŠtefan, Jaša (Avtor) Kokol-Bukovšek, Damjana (Mentor) Mojškerc, Blaž (Komentor) kopulapodkopulaSklarov izrekCarleyine mejeskladnostPri obravnavanju odvisnosti med slučajnimi spremenljivkami pogosto uporabljamo funkcije s posebnimi lastnostmi, ki jim pravimo kopule. Za njih velja, da povezujejo porazdelitvene funkcije posameznih slučajnih spremenljivk z njihovo skupno porazdelitveno funkcijo. Kako so te povezane med sabo, nam pove Sklarov izrek, ki predstavlja teoretično podlago za uporabo kopul v praksi. V statistiki so pripravne, ker lahko s pomočjo kopule porazdelitev slučajnega vektorja ocenimo z ocenjenimi porazdelitvenimi funkcijami slučajnih spremenljivk. Pri ugotavljanju odvisnosti med slučajnimi spremenljivkami si lahko pomagamo tudi z merami odvisnosti. Med njimi sta najpogosteje uporabljeni Kendallov $\tau$ in Spearmanov $\rho$, ki ustrezata Scarsinijevi definiciji in sta posledično meri skladnosti. V primeru zveznih slučajnih spremenljivk je kopula za določeno skupno porazdelitveno funkcijo enolična. V diskretnem primeru pa temu ni več tako. Posledično naletimo na težave, saj se veliko lastnosti ne prenese v diskretni primer. Izkaže se, da teorija kopul v diskretnem primeru ni neuporabna, je pa potrebno biti previden pri njihovi uporabi.20182018-09-09 07:45:28Delo diplomskega seminarja/zaključno seminarsko delo/naloga102846UDK: 519.2VisID: 89495COBISS_ID: 18430041sl