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 в виде скалярного значения или матрицы 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 в виде значения 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 в виде положительного целочисленного значения.

Типы данных: single | double

Двумерное Архимедово семейство связок в виде одного из следующих.

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

Двумерный Архимедов параметр связки в виде скалярного значения. 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