In this thesis, we visualize trivariate copulae. Copulae provide one statistical way of modelling multivariate data. We construct trivariate copulae out of three bivariate copulae using the theory of pair copula construction (PCC). Based on this we visualize the three-dimensional contour lines of trivariate copulae and implement this visualization with the statistical software R. After introducing notation and a chapter on one, two and three-dimensional normal distributions, the second chapter mentions basic theory of copulae. The following chapter on pair copula construction leads to the visualization of trivariate copulae. The implementation in R is covered in chapter four. Also lots of scenarios based on various bivariate copulae are provided in this chapter in a systematic manner. Finally, we use this way of visualization to examine dependence among three variables out of the uranium data set.      «

In this thesis, we visualize trivariate copulae. Copulae provide one statistical way of modelling multivariate data. We construct trivariate copulae out of three bivariate copulae using the theory of pair copula construction (PCC). Based on this we visualize the three-dimensional contour lines of trivariate copulae and implement this visualization with the statistical software R. After introducing notation and a chapter on one, two and three-dimensional normal distributions, the second chapter...     »

In dieser Arbeit visualisieren wir trivariate Copulae. Copulae stellen einen Ansatz der Statistik dar, um multivariate Datensätze zu beschreiben. Basierend auf der theoretischen Grundlage der Paar-Copula Konstruktion (PCC) bauen wir trivariate Copulae aus drei bivariaten Copulae auf. Diesen Ansatz nutzen wir zur Visualisierung von trivariaten Copulae anhand von dreidimensionalen Konturlinien, was wir mittels des statistischen Programmes R umsetzen. Nach der Einführung von Notation und einem Kapitel über die ein-, zwei- und drei-dimensionale Normalverteilung wird im zweiten Kapitel grundlegende Copula-Theorie vorgestellt. Das folgende Kapitel führt über die Paar-Copula Konstruktion hin zur Visualisierung trivariater Copulae. Die Umsetzung mittels R wird im vierten Kapitel beschrieben und es werden zahlreiche Szenarien basierend auf verschiedensten bivariaten Copulae in geordneter Art und Weise vorgestellt. Die nun zur Verfügung stehende Art der Darstellung wird abschließend praktisch eingesetzt, um die Abhängigkeiten von drei Variablen des Uranium Datensatzes zu zeigen.      «

In dieser Arbeit visualisieren wir trivariate Copulae. Copulae stellen einen Ansatz der Statistik dar, um multivariate Datensätze zu beschreiben. Basierend auf der theoretischen Grundlage der Paar-Copula Konstruktion (PCC) bauen wir trivariate Copulae aus drei bivariaten Copulae auf. Diesen Ansatz nutzen wir zur Visualisierung von trivariaten Copulae anhand von dreidimensionalen Konturlinien, was wir mittels des statistischen Programmes R umsetzen. Nach der Einführung von Notation und einem Kap...     »