Дистрибутивы связки и коррелированые выборки

Подходящие параметры модели коррелированых случайных выборок к данным, оцените распределение, сгенерируйте последовательно коррелируемые псевдослучайные выборки

Функции

copulacdfКумулятивная функция распределения связки
copulapdfФункция плотности вероятности связки
copulaparamПараметры связки как функция порядковой корреляции
copulastatПорядковая корреляция связки
copulafitПодходящая связка к данным
copularndСлучайные числа связки

Темы

Связки: сгенерируйте коррелированые выборки

Связки являются функциями, которые описывают зависимости среди переменных и обеспечивают способ создать дистрибутивы, что модель сопоставила многомерные данные.

Сгенерируйте сопоставленные данные Используя порядковую корреляцию

Этот пример показывает, как использовать связку и порядковую корреляцию, чтобы сгенерировать сопоставленные данные от распределений вероятностей, которые не имеют инверсии cdf функцией доступный, такой как Пирсон гибкое семейство распределений.

Симуляция зависимых случайных переменных Используя связки

Этот пример показывает, как использовать связки, чтобы сгенерировать данные из многомерных дистрибутивов, когда существуют сложные отношения среди переменных, или когда отдельные переменные от различных дистрибутивов.

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте