Sea (X1, X2) un vector aleatorio con una función de distribución F. La transformación integral de la probabilidad (pit) es la variable aleatoria unidimensional P2 = F(X1, X2). La expresion de su función de distribución, y un algoritmo de simulación en términos de la función cuantil, dada por Chakak et al [2000], cuando la distribución es absolumente continua, son extendidas a distribuciones que pueden tener singularidades. La estimación de máxima verosimilitud del parámetro de dependencia basada en la pit se hace por simulación. Esta estimación funciona bien con familias de distribuciones singulares. La extensión a grandes dimensiones es considerada.
@article{urn:eudml:doc:40918,
title = {Multivariate probability integral transformation: application to maximum likelihood estimation.},
journal = {RACSAM},
volume = {95},
year = {2001},
pages = {201-212},
zbl = {1148.62306},
language = {en},
url = {http://dml.mathdoc.fr/item/urn:eudml:doc:40918}
}
Chakak, Abderrahmane; Imlahi, Layachi. Multivariate probability integral transformation: application to maximum likelihood estimation.. RACSAM, Tome 95 (2001) pp. 201-212. http://gdmltest.u-ga.fr/item/urn:eudml:doc:40918/