AI代码解释 t=np.linspace(0,lognorm.ppf(0.99,sc),sz)#从一些df中抽取一些样本X=beta.rvs(a,b,size=sz)Y=lognorm.rvs(sc,size=sz)#通过对样本中的数值应用CDF来实现边缘分布U=beta.cdf(X,a,b)V=lognorm.cdf(Y,sc)#画出它们直观地检查独立性 plt.scatter(U,V,marker='o',alpha=0.7)plt.show() 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运...
copulas可以通过将一个联合分布拟合到均匀分布的边缘分布上而得到,这个边缘分布是通过对你感兴趣的变量的cdf进行量化转换而得到的。 这篇文章是关于Python的(有numpy、scipy、scikit-learn、StatsModels和其他你能在Anaconda找到的好东西),但是R对于统计学来说是非常棒的。我重复一遍,R对统计学来说是非常棒的。如果你...
AI提示词:编写Python代码提取Copula模型后验数据中的协方差估计值,生成新的((a, b))样本,进行空间转换并绘制原始数据和推断结果的对比图,使用arviz库的plot_pair函数。 # 数据处理以提取有用形状的协方差估计值 d = {k: v.values.reshape((-1, *v.shape[2:])) for k, v in copula_idata.posterior[[...
AI提示词:编写Python代码提取Copula模型后验数据中的协方差估计值,生成新的((a, b))样本,进行空间转换并绘制原始数据和推断结果的对比图,使用arviz库的plot_pair函数。 # 数据处理以提取有用形状的协方差估计值 d = {k: v.values.reshape((-1, *v.shape[2:])) for k, v in copula_idata.posterior[[...
没有内置的方法来计算archimedean copulas的参数,也没有椭圆elliptic copulas的方法。但是可以自己实现。选择将一些参数拟合到一个scipy分布上,然后在一些样本上使用该函数的CDF方法,或者用一个经验CDF工作。这两种方法在笔记本中都有实现。 因此,你必须自己写代码来为archimedean获取参数,将变量转化为统一的边际分布,并对...
AI提示词:编写Python代码实现从观察空间到均匀空间的转换,并绘制散点图,使用已定义的变量a和b以及相关分布函数。 # 观察空间 -> 均匀空间 a1 = theta["a_dist"].cdf(a) AI提示词:在上述代码基础上,添加从均匀空间到多元正态空间的转换代码,并绘制散点图。
没有内置的方法来计算archimedean copulas的参数,也没有椭圆elliptic copulas的方法。但是可以自己实现。选择将一些参数拟合到一个scipy分布上,然后在一些样本上使用该函数的CDF方法,或者用一个经验CDF工作。这两种方法在笔记本中都有实现。 因此,你必须自己写代码来为archimedean获取参数,将变量转化为统一的边际分布,并对...
没有内置的方法来计算archimedean copulas的参数,也没有椭圆elliptic copulas的方法。但是可以自己实现。选择将一些参数拟合到一个scipy分布上,然后在一些样本上使用该函数的CDF方法,或者用一个经验CDF工作。这两种方法在笔记本中都有实现。 因此,你必须自己写代码来为archimedean获取参数,将变量转化为统一的边际分布,并对...
AI提示词:编写Python代码实现从观察空间到均匀空间的转换,并绘制散点图,使用已定义的变量a和b以及相关分布函数。 # 观察空间 -> 均匀空间 a1 = theta["a_dist"].cdf(a) AI提示词:在上述代码基础上,添加从均匀空间到多元正态空间的转换代码,并绘制散点图。
没有内置的方法来计算archimedean copulas的参数,也没有椭圆elliptic copulas的方法。但是可以自己实现。选择将一些参数拟合到一个scipy分布上,然后在一些样本上使用该函数的CDF方法,或者用一个经验CDF工作。这两种方法在笔记本中都有实现。 点击标题查阅相关内容 ...