copulastat

Копула ранговая корреляция

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 ранговую корреляцию Кендалла, r, что соответствует Гауссовой копуле с параметрами линейной корреляции rho.

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

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

r = copulastat(___,Name,Value) возвращает копула ранговую корреляцию с дополнительными опциями, заданными одним или несколькими Name,Value аргументы в виде пар, с использованием любого из предыдущих синтаксисов. Для примера можно вернуть корреляцию rho ранга Спирмана.

Примеры

свернуть все

Открыть Live Script

Вычислите ранговую корреляцию для Гауссовой копулы с заданным параметром линейной корреляции rho.

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

Используйте копулу, чтобы сгенерировать зависимые случайные значения из бета- распределения, которая имеет параметры a и b, равные 2.

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

Проверьте, что выборка имеет ранг корреляцию, приблизительно равную 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 копулы, заданные в виде скалярного значения или матрицы скалярных значений.

  • Если rho является скалярным коэффициентом корреляции, тогда r является скалярным коэффициентом корреляции, соответствующим двухмерной копуле.

  • Если rho является p -by p корреляционной матрицей, затем r является p -by - p корреляционной матрицей.

Типы данных: single | double

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

Типы данных: single | double

Семейство двухфазных архимедовых копул, заданное как одно из следующего.

'Clayton'Клейтон-копула
'Frank'Фрэнк Копула
'Gumbel'Гумбель-копула

Двухмерный параметр Архимедова копула, заданный в виде скалярного значения. Допустимые значения для alpha зависят от заданного семейства копул.

Семейство КопулаРазрешённые альфа- Значения
'Clayton'[0,∞)
'Frank'(-∞,∞)
'Gumbel'[1,∞)

Типы данных: single | double

Аргументы в виде пар имя-значение

Задайте необязательные разделенные разделенными запятой парами Name,Value аргументы. Name - имя аргумента и Value - соответствующее значение. Name должны находиться внутри кавычек. Можно задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке Name1,Value1,...,NameN,ValueN.

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

Тип ранговой корреляции, заданный как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'type' и одно из следующих.

  • 'Kendall' - Вычислите tau Кендалла.

  • 'Spearman' - Вычислите rho Спирмана (ранговая корреляция).

copulastat использует приближение к ранговой корреляции Спирмана для семейств копул, которые не имеют существующей аналитической формулы. Приближение основано на плавной подгонке значений, вычисленных при дискретных значениях параметров копулы. Для t копулы приближение верно для степеней свободы, больших 0,05.

Пример: 'type','Spearman'

Выходные аргументы

свернуть все

Копула ранговая корреляция, возвращенная как скалярное значение или матрица скалярных значений.

  • Если rho является скалярным коэффициентом корреляции, тогда r является скалярным коэффициентом корреляции, соответствующим двухмерной копуле.

  • Если rho является p -by p корреляционной матрицей, затем r является p -by - p корреляционной матрицей.

См. также

| | |

Темы

Введенный в R2006a

Statistics and Machine Learning Toolbox документация

Поддержка

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте