Given two random variables $X$ and $Y$, stochastic monotonicity describes a monotone influence of $X$ on $Y$. We prove two different characterizations of stochastically monotone $2$-copulas using the isomorphism between $2$-copulas and Markov operators. The first approach establishes a one-to-one correspondence between stochastically monotone copulas and monotonicity-preserving Markov operators. The second approach characterizes stochastically monotone copulas by their monotonicity property with respect to the Markov product. Applying the latter result, we identify all idempotent stochastically monotone copulas as ordinal sums of the independence copula $\Pi$.


翻译:在两个随机变量(X美元和Y美元)下,随机单调单调表示单调对美元的影响为1美元。我们用2美元铜板和Markov操作员之间的异形来证明2美元单调铜板的两种不同特征。第一种方法是在单调单调椰子和单调保制马可夫操作员之间建立一对一的对应。第二种方法是将马可夫产品的单调单调单调椰子的特性以其单调性质来定性。应用后一种结果,我们将所有一流的单调单调椰子作为独立的单调椰子的数值$\Pi$。

0
下载
关闭预览

相关内容

【2020新书】概率机器学习,附212页pdf与slides
专知会员服务
108+阅读 · 2020年11月12日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
知识图谱推理,50页ppt,Salesforce首席科学家Richard Socher
专知会员服务
106+阅读 · 2020年6月10日
Fariz Darari简明《博弈论Game Theory》介绍,35页ppt
专知会员服务
109+阅读 · 2020年5月15日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
246+阅读 · 2020年4月19日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
凸优化及无约束最优化
AINLP
3+阅读 · 2019年2月15日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Arxiv
0+阅读 · 2021年8月10日
Arxiv
64+阅读 · 2021年6月18日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
凸优化及无约束最优化
AINLP
3+阅读 · 2019年2月15日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员