Exponenta Banner
exponenta event banner

copulastat

Корреляция ранга Copula

свернуть все на странице

Синтаксис

r = копуластат ('гауссов', ро)
r = копуластат ('t', rho, nu)
r = копуластат (семейство, альфа)
r = копуластат (___, имя, значение)

Описание

пример

r = copulastat('Gaussian',rho) возвращает ранговую корреляцию Кендалла, r, что соответствует гауссовой копуле с линейными параметрами корреляции rho.

r = copulastat('t',rho,nu) возвращает ранговую корреляцию Кендалла, r, что соответствует t-копуле с параметрами линейной корреляции, rhoи параметр степеней свободы, nu.

r = copulastat(family,alpha) возвращает ранговую корреляцию Кендалла, r, что соответствует двухмерной архимедовой копуле, которая имеет тип, указанный family и скалярный параметр alpha.

r = copulastat(___,Name,Value) возвращает корреляцию копулы ранга с дополнительными опциями, заданными одним или несколькими Name,Value парные аргументы, использующие любой из предыдущих синтаксисов. Например, можно вернуть ранговую корреляцию Спирмена.

Примеры

свернуть все

Открыть сценарий в реальном времени

Вычислить ранговую корреляцию для гауссовой копулы с заданным линейным параметром корреляции rho.

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

Используйте копулу для генерации зависимых случайных значений из бета-распределения, которое имеет параметры a и b, равные 2.

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

Убедитесь, что выборка имеет ранговую корреляцию, приблизительно равную tau.

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

    1.0000   -0.5135
   -0.5135    1.0000

Входные аргументы

свернуть все

Параметры линейной корреляции для копулы, заданные как скалярное значение или матрица скалярных значений.

  • Если rho является скалярным коэффициентом корреляции, то r - коэффициент скалярной корреляции, соответствующий двумерной копуле.

  • Если rho является матрицей корреляции p-by-p, то r - матрица корреляции p-за-p.

Типы данных: single | double

Степени свободы для t-копулы, заданные как положительное целое значение.

Типы данных: single | double

Бивариатское архимедовое семейство копул, указанное как одно из следующих.

'Clayton'Клейтон-Копула
'Frank'Франк Копула
'Gumbel'Гумбельная копула

Двухмерный параметр Archimedean copula, заданный как скалярное значение. Допустимые значения для alpha зависят от указанного семейства копул.

Семья КопулаДопустимые альфа-значения
'Clayton'[0,∞)
'Frank'(-∞,∞)
'Gumbel'[1,∞)

Типы данных: single | double

Аргументы пары «имя-значение»

Укажите дополнительные пары, разделенные запятыми Name,Value аргументы. Name является именем аргумента и Value - соответствующее значение. Name должен отображаться внутри кавычек. Можно указать несколько аргументов пары имен и значений в любом порядке как Name1,Value1,...,NameN,ValueN.

Пример: 'type','Spearman' вычисляет ранговую корреляцию Спирмена.

Тип ранговой корреляции, определяемый как разделенная запятыми пара, состоящая из 'type' и одно из следующих.

  • 'Kendall' - Вычислить тау Кендалла.

  • 'Spearman' - вычислить rho Спирмена (ранговая корреляция).

copulastat использует приближение к ранговой корреляции Спирмана для семейств копул, которые не имеют существующей аналитической формулы. Аппроксимация основана на гладкой посадке к значениям, вычисленным при дискретных значениях параметров копулы. Для t-копулы аппроксимация является точной для степеней свободы, превышающих 0,05.

Пример: 'type','Spearman'

Выходные аргументы

свернуть все

Корреляция ранга Copula, возвращаемая как скалярное значение или матрица скалярных значений.

  • Если rho является скалярным коэффициентом корреляции, то r - коэффициент скалярной корреляции, соответствующий двумерной копуле.

  • Если rho является матрицей корреляции p-by-p, то r - матрица корреляции p-за-p.

См. также

| | |

Темы

Представлен в R2006a

Документация по инструментам для статистического и машинного обучения

Поддержка