Una caracterización de la dependencia mediante subcópulas para la distribución Bernoulli multivariada

Ponente(s): Arturo Erdely Ruiz

Al aplicar el teorema de Sklar a la distribución Bernoulli multivariada (DBM), se propone un marco que separa las distribuciones marginales de la estructura de dependencia, proporcionando una comprensión más clara de cómo interactúan las variables binarias. Se derivan fórmulas explícitas bajo la DBM utilizando subcópulas para introducir medidas de dependencia en interacciones de todos los órdenes, no solo por pares. También se aplica un enfoque bayesiano para estimar los parámetros de la DBM, ofreciendo herramientas prácticas para la estimación de parámetros y el análisis de dependencia en aplicaciones del mundo real. Los resultados obtenidos contribuyen a la aplicación de subcópulas en datos binarios multivariados, con un ejemplo de datos reales sobre comorbilidades en pacientes con COVID-19. Preprint: https://arxiv.org/pdf/2410.01133