Exponenta Banner
exponenta event banner

copulastat

Порядковая корреляция связки

свернуть все на странице

Синтаксис

r = copulastat('Gaussian',rho)
r = copulastat('t',rho,nu)
r = copulastat(family,alpha)
r = copulastat(___,Name,Value)

Описание

пример

r = copulastat('Gaussian',rho) возвращает порядковую корреляцию Кендалла, r, это соответствует Гауссовой связке параметрами линейной корреляции rho.

r = copulastat('t',rho,nu) возвращает порядковую корреляцию Кендалла, r, это соответствует связке t параметрами линейной корреляции, rho, и параметр степеней свободы, nu.

r = copulastat(family,alpha) возвращает порядковую корреляцию Кендалла, r, это соответствует двумерной Архимедовой связке, которой задал тип family и скалярный параметр alpha.

r = copulastat(___,Name,Value) возвращает порядковую корреляцию связки с дополнительными опциями, заданными одним или несколькими Name,Value парные аргументы, с помощью любого из предыдущих синтаксисов. Например, можно возвратить порядковую корреляцию rho Копьеносца.

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Вычислите порядковую корреляцию для Гауссовой связки заданным параметром линейной корреляции rho.

rho = -.7071;
tau = copulastat('gaussian',rho)
tau = -0.5000

Используйте связку, чтобы сгенерировать зависимые случайные значения от бета распределения, которое имеет параметры a и b, равный 2.

rng default  % For reproducibility
u = copularnd('gaussian',rho,100);
b = betainv(u,2,2);

Проверьте, что выборка имеет порядковую корреляцию, приблизительно равняются tau.

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

    1.0000   -0.5135
   -0.5135    1.0000

Входные параметры

свернуть все

Параметры линейной корреляции для связки в виде скалярного значения или матрицы скалярных значений.

  • Если rho скалярный коэффициент корреляции, затем r скалярный коэффициент корреляции, соответствующий двумерной связке.

  • Если rho p-by-p корреляционная матрица, затем r p-by-p корреляционная 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

Аргументы в виде пар имя-значение

Задайте дополнительные разделенные запятой пары Name,Value аргументы. Name имя аргумента и Value соответствующее значение. Name должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN.

Пример: 'type','Spearman' вычисляет порядковую корреляцию Копьеносца.

Тип порядковой корреляции в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'type' и одно из следующих.

  • 'Kendall' — Вычислите tau Кендалла.

  • 'Spearman' — Вычислите rho Копьеносца (порядковая корреляция).

copulastat использует приближение для порядковой корреляции Копьеносца для семейств связок, которые не имеют существующей аналитической формулы. Приближение основано на сглаженной подгонке к значениям, вычисленным в дискретных значениях параметров связки. Для связки t приближение точно для степеней свободы, больше, чем 0,05.

Пример: 'type','Spearman'

Выходные аргументы

свернуть все

Порядковая корреляция связки, возвращенная как скалярное значение или матрица скалярных значений.

  • Если rho скалярный коэффициент корреляции, затем r скалярный коэффициент корреляции, соответствующий двумерной связке.

  • Если rho p-by-p корреляционная матрица, затем r p-by-p корреляционная матрица.

Смотрите также

| | |

Темы

Введен в R2006a

Документация Statistics and Machine Learning Toolbox

Поддержка