Resumen Las funciones de la cópula se han utilizado ampliamente en las estadísticas aplicadas, convirtiéndose en una buena alternativa para modelar la dependencia de los datos multivariados. Cada función de la cópula tiene una estructura de dependencia diferente. Un tema importante en estas aplicaciones es la elección de un modelo de función de cópula apropiado para cada caso en el que los métodos de discriminación clásicos o bayesianos estándar no sean apropiados para decidir por la mejor cópula. Considerando solo el caso especial de datos bivariados, proponemos un procedimiento obtenido a partir de una medida de dependencia recientemente introducida en la literatura para seleccionar una cópula apropiada para los análisis de datos estadísticos.
Abstract Copula functions have been extensively used in applied statistics, becoming a good alternative for modeling the dependence of multivariate data. Each copula function has a different dependence structure. An important issue in these applications is the choice of an appropriate copula function model for each case where standard classical or Bayesian discrimination methods could be not appropriate to decide by the best copula. Considering only the special case of bivariate data, we propose a procedure obtained from a recently dependence measure introduced in the literature to select an appropriate copula for the statistical data analyses.
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