This paper explores the impact of perturbations of copulas on dependence properties of the Markov chains they generate. We use an observation that is valid for convex combinations of copulas to establish sufficient conditions for the mixing coefficients $\rho_n$, $\alpha_n$ and some other measures of association. New copula families are derived based on perturbations of copulas and their multivariate analogs for $n$-copulas are provided in general. Several families of copulas can be constructed from the provided framework.


翻译:本文探讨椰干扰动对马可夫链条依赖性的影响,我们使用对椰干细胞结合有效的观察,为混合系数$rho_n美元、$\alpha_n美元和其他一些关联度设定充分的条件,新的椰干家庭是根据椰干扰动及其多变类比($-copula)一般提供。

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马尔可夫链,因安德烈·马尔可夫(A.A.Markov,1856-1922)得名,是指数学中具有马尔可夫性质的离散事件随机过程。该过程中,在给定当前知识或信息的情况下,过去(即当前以前的历史状态)对于预测将来(即当前以后的未来状态)是无关的。 在马尔可夫链的每一步,系统根据概率分布,可以从一个状态变到另一个状态,也可以保持当前状态。状态的改变叫做转移,与不同的状态改变相关的概率叫做转移概率。随机漫步就是马尔可夫链的例子。随机漫步中每一步的状态是在图形中的点,每一步可以移动到任何一个相邻的点,在这里移动到每一个点的概率都是相同的(无论之前漫步路径是如何的)。
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