我们构建一个简单的例子,来看如何利用概率积分变换来认识高斯copula。首先从二元正态分布中生成样本: 通过给 x1和x2的累积分布函数进行采样,我们可以将其转化成均匀分布。 现在,我们在上面的基础上(构建的高斯Copula函数),把边缘分布换成Beta分布和Gumbel分布: 那如果没有二者的耦合关系,这个图是怎样的呢? 两张图对...
分位数回归 Quantile Regression 是一类在实际应用中非常有用的回归算法,通常的回归算法是拟合目标值的期望或者中位数,而分位数回归可以通过给定不同的分位点,拟合目标值的不同分位数。例如我们可以分别拟合出多个分位点,得到一个置信区间,如下图所示(图片来自笔者的一个分位数回归代码 demo Quantile Regression Demo...
a本文第二章对现在常用的几种亚像素边缘检测算法(基于矩的亚像素边缘检测、基于高斯拟合的亚像素边缘检测、基于插值的亚像素边缘检测原理)的一般步骤,检测原理及其算法进行了详细的介绍和分析,根据算法的特点得知了其优缺点。与此同时,在此基础上本文在第四章提出了一种新的算法---基于三次样条插值的亚像素边缘检测...
对于给定的R, 具有参数矩阵的高斯copula可以写成 ,其中Φ− 1是标准正态的逆累积分布函数,并且ΦR是平均向量为零且协方差矩阵等于相关矩阵的多元正态分布的联合累积分布函数R. 请注意,在上面的例子中,我们采用相反的方式从该分布创建样本。此处表示的高斯 copula 采用 均匀分布输入,将它们转换为高斯,然后应用相关...