For example, in the field of statistical post-processing, using equidistant quantile levels typically results in a forecast ensemble that is more accurate than an ensemble generated at random from the copula [1]}, [2]}. As such, we introduce an approach that allows us to sample particular quantiles from the marginal distributions, and reorder them such that the dependence structure of the fitted copula is well-represented.

Например, в области статистической постобработки использование равноудаленных квантильных уровней обычно приводит к прогностическому ансамблю более точному, чем ансамбль, сгенерированный случайным образом из копулы [1]}, [2]}. Поэтому мы представляем подход, позволяющий нам выборочно отбирать конкретные квантили из маргинальных распределений и переупорядочивать их таким образом, чтобы структура зависимости подогнанной копулы была хорошо представлена.