Copule (mathématiques)

Copule (mathématiques)
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En statistiques, une copule est un objet mathématique venant de la théorie des probabilités. La copule permet de caractériser la dépendance entre les différentes coordonnées d'une variable aléatoire à valeurs dans \R^d sans se préoccuper de ses lois marginales.

Sommaire

Aspects probabilistes des copules

Une copule est une fonction de répartition, notée \mathcal{}C, définie sur \mathcal{}[0,1]^d dont les marges sont uniformes sur \mathcal{}[0,1]. Une caractérisation est alors que \mathcal{}C(u_1,...,u_d)=0 si une des composantes \mathcal{}u_i est nulle, \mathcal{}C(1,...,1,u_i,1,...,1)=u_i, et \mathcal{}C est \mathcal{}d- croissante.

En dimension 2, \mathcal{}C(0,v)=C(u,0)=0 pour tout \mathcal{}u et \mathcal{}v, \mathcal{}C(u,1)=u et \mathcal{}C(1,v)=v, pour tout \mathcal{}u et \mathcal{}v, et enfin, la propriété de 2 croissante se traduit par \mathcal{}C(u_1,v_1)-C(u_1,v_2)-C(u_2,v_1)+C(u_2,v_2)\geq0.

L'interprétation de cette notion de croissance se fait en notant que si \mathcal{}(U,V) admet pour fonction de répartition \mathcal{}C, \mathcal{}\Pr(u_1<U<u_2,v_1<V<v_2)=C(u_1,v_1)-C(u_1,v_2)-C(u_2,v_1)+C(u_2,v_2)\geq0, la mesure \mathcal{}\Pr étant nécessairement positive.

Le théorème de Sklar dit que si \mathcal{}C est une copule, et si \mathcal{}F_1,...,F_d sont des fonctions de répartition (univariées), alors \mathcal{}F(x_1,...,x_d)=C(F_1(x_1),...,F_d(x_d)) est une fonction de répartition de dimension \mathcal{}d, dont les marges sont précisément \mathcal{}F_1,...,F_d.

Et réciproquement, si \mathcal{}F est une fonction de répartition en dimension \mathcal{}d, il existe une copule \mathcal{}C telle que \mathcal{}F(x_1,...,x_d)=C(F_1(x_1),...,F_d(x_d)), où les \mathcal{}F_i sont les lois marginales de \mathcal{}F.

Si ces lois marginales sont toutes continues, la copule \mathcal{}C est alors unique, et donnée par la relation \mathcal{}C(u_1,...,u_d)=F(F_1^{-1} (u_1),...,F_d^{-1} (u_d)). Dans ce cas, on pourra alors parler de la copule associée à un vecteur aléatoire \mathcal{}(X_1,...,X_d).

La copule d'un vecteur aléatoire \mathcal{}(X_1,...,X_d) est alors la fonction de répartition du vecteur aléatoire \mathcal{}(F_1(X_1),...,F_d(X_d)), que l'on notera parfois \mathcal{}(U_1,...,U_d).

Quelques copules classiques

Parmi les copules usuelles, la copule produit \mathcal{}\Pi(u_1,...,u_d)=u_1...u_d (on parlera aussi de copule indépendante). \mathcal{}(X_1,...,X_d) a des composantes indépendantes si et seulement si \mathcal{}\Pi est une copule du vecteur \mathcal{}(X_1,...,X_d).

La copule comonotone, ou copule du minimum, est définie par \mathcal{}M(u_1,...,u_d)=min\{u_1,....,u_d\}. \mathcal{}M est une copule du vecteur \mathcal{}(X_1,...,X_d) si et seulement s'il existe des transformations croissantes \mathcal{}g_{i,j} telles que \mathcal{}X_i=g_{i,j}(X_j). Cette copule correspond à la borne supérieur de Fréchet-Hoeffding, au sens où pour toute copule \mathcal{}C, C(u_1,...,u_d)\leq M(u_1,...,u_d).

Une classe particulièrement importante de copule est celle des copules Archimédiennes, définies par \mathcal{}C(u_1,...,u_d)=\phi^{-1}(\phi(u_1)+...+\phi(u_d)), où \mathcal{}\phi (appelé générateur de la copule Archimédienne) est au moins \mathcal{}d-2 fois continument dérivable, dont la dérivé \mathcal{}d-2 est décroissante convexe, et telle que \mathcal{}\phi(1)=0.

Ce générateur est unique à une constante (positive) multplicative près. Une sous classe relativement large est obtenue lorsque \mathcal{}\phi est l'inverse d'une transformée de Laplace (et une interprétation factorielle est alors possible). Parmi les cas particuliers,

  • la copule indépendante obtenue lorsque \mathcal{} \phi(t) = -\log(t)  ,
  • la copule de Clayton obtenue lorsque \mathcal{} \phi(t) = \frac{t^{-\alpha}-1}{\alpha} , avec \mathcal{}\alpha\geq -1. Le générateur est alors l'inverse de la transformée de Laplace de la loi Gamma. Cette copule est la seule copule Archimédienne invariante par troncature,
  • la copule de Gumbel obtenue lorsque \mathcal{} \phi(t) = (-\log(t)) ^\alpha , avec \mathcal{}\alpha\geq 0.

Le générateur est alors l'inverse de la transformée de Laplace de la loi stable. Cette copule est la seule copule Archimédienne vérifiant une propriété de max-stabilité, c’est-à-dire \mathcal{}C(u^n_1,...,u^n_d)=C^n(u_1,...,u_d), pour tout \mathcal{}n\geq 1,

  • la copule de Frank obtenue lorsque \mathcal{} \phi(t) = -\log\frac{e^{-\alpha t}-1 }{e^{-\alpha }-1 }   . Cette copule est la seule qui soit symétrique dans la queue inférieure et supérieure,

Les copules elliptiques...

Aspects statistiques

D'un point de vue statistique, les copules apparaissent naturelles comme la distribution des rangs.

Les copules apparaissent dans les espaces métriques de probabilité ou en logique floue (fuzzy logic).

Liens externes

  • Portail des probabilités et des statistiques Portail des probabilités et des statistiques

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