copularnd

Случайные числа связки

Описание

пример

u = copularnd('Gaussian',rho,n) возвращает n случайные векторы сгенерировали от Гауссовой связки параметрами линейной корреляции rho.

u = copularnd('t',rho,nu,n) возвращает n случайные векторы сгенерировали от t связки параметрами линейной корреляции rho и степени свободы nu.

u = copularnd(family,alpha,n) возвращает n случайные векторы сгенерировали от двумерной Архимедовой связки, которой задал тип family и скалярный параметр alpha.

Примеры

свернуть все

Сгенерируйте сопоставленные случайные данные от бета распределения с помощью двумерной Гауссовой связки с tau порядковой корреляцией Кендалла, равной-0.5.

Вычислите параметр линейной корреляции из значения порядковой корреляции.

rng default  % For reproducibility
tau = -0.5;
rho = copulaparam('Gaussian',tau)
rho = -0.7071

Используйте Гауссову связку, чтобы сгенерировать матрицу 2D столбца зависимых случайных значений.

u = copularnd('gaussian',rho,100);

Каждый столбец содержит 100 случайных значений между 0 и 1, включительно, произведенный от непрерывного равномерного распределения.

Создайте scatterhist постройте, чтобы визуализировать сгенерированное использование случайных чисел связки.

figure
scatterhist(u(:,1),u(:,2))

Гистограммы показывают, что данные в каждом столбце связки имеют крайнее равномерное распределение. scatterplot показывает, что данные в этих двух столбцах негативно сопоставляются.

Используйте инверсию cdf функциональный betainv преобразовать каждый столбец универсальных предельных распределений в случайные числа от бета распределения. В первом столбце первый параметр формы A равен 1, и второй параметр формы B равен 2. Во втором столбце первый параметр формы A равен 1,5, и второй параметр формы B равен 2.

b = [betainv(u(:,1),1,2), betainv(u(:,2),1.5,2)];

Создайте scatterhist постройте, чтобы визуализировать сопоставленные бета данные о распределении.

figure
scatterhist(b(:,1),b(:,2))

Гистограммы показывают крайние бета распределения для каждой переменной. scatterplot показывает отрицательную корреляцию.

Проверьте, что выборка имеет порядковую корреляцию, приблизительно равняются начальному значению для tau Кендалла.

tau_sample = corr(b,'type','kendall')
tau_sample = 2×2

    1.0000   -0.5135
   -0.5135    1.0000

Демонстрационная порядковая корреляция-0.5135 приблизительно равна-0.5 начальным значениям для tau.

Входные параметры

свернуть все

Параметры линейной корреляции для связки, заданной как скалярное значение или матрица скалярных значений.

  • Если rho p-by-p корреляционная матрица, затем выходной аргумент u n-by-p матрица.

  • Если rho скалярный коэффициент корреляции, затем выходной аргумент u n-by-2 матрица.

Типы данных: single | double

Количество случайных векторов, чтобы возвратиться, заданный как значение положительной скалярной величины.

  • Если вы указываете, что связка вводит как 'Gaussian' или 't', и rho p-by-p корреляционная матрица, затем u n-by-p матрица.

  • Если вы указываете, что связка вводит как 'Gaussian' или 't', и rho скалярный коэффициент корреляции, затем u n-by-2 матрица.

  • Если вы указываете, что связка вводит как 'Clayton', 'Frank', или 'Gumbel', затем u n-by-2 матрица.

Типы данных: single | double

Степени свободы для t связки, заданной как положительное целочисленное значение.

Типы данных: single | double

Двумерное Архимедово семейство связок, заданное как одно из следующих.

'Clayton'Связка Клейтона
'Frank'Откровенная связка
'Gumbel'Связка Gumbel

Двумерный Архимедов параметр связки, заданный как скалярное значение. Разрешенные значения для alpha зависьте от заданного семейства связок.

Семейство связокРазрешенные альфа-значения
'Clayton'[0,∞)
'Frank'(-∞,∞)
'Gumbel'[1,∞)

Типы данных: single | double

Выходные аргументы

свернуть все

Случайные числа связки, возвращенные как матрица скалярных значений. Каждый столбец u выборка от Uniform(0,1) предельное распределение.

  • Если вы указываете, что связка вводит как 'Gaussian' или 't', и rho p-by-p корреляционная матрица, затем u n-by-p матрица.

  • Если вы указываете, что связка вводит как 'Gaussian' или 't', и rho скалярный коэффициент корреляции, затем u n-by-2 матрица.

  • Если вы указываете, что связка вводит как 'Clayton', 'Frank', или 'Gumbel', затем u n-by-2 матрица.

Введен в R2006a

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте