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.
Используйте Гауссову связку, чтобы сгенерировать матрицу 2D столбца зависимых случайных значений.
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.
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.
Создайте scatterhist
постройте, чтобы визуализировать сопоставленные бета данные о распределении.
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 = 2×2
1.0000 -0.5135
-0.5135 1.0000
Демонстрационная порядковая корреляция-0.5135 приблизительно равна-0.5 начальным значениям для tau.