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Dependencia mediante subcópulas para la distribución Bernoulli multivariada
Mediante la aplicación del Teorema de Sklar a la distribución Bernoulli multivariada (DBM), se propone un marco teórico que desacopla las distribuciones marginales de la estructura de dependencia, lo que permite una comprensión más clara de cómo interactúan las variables binarias. Se derivan fórmulas explícitas bajo la DBM utilizando subcópulas para introducir medidas de dependencia que consideran 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 dependencias en aplicaciones reales. 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.