我们在R语言copent算法包中实现了基于CE的6个方法,同时调研整理了R语言和Python语言实现的各个问题的同类方法,利用这些方法实现完成了评估对比实验。在所有仿真对比实验中,基于CE的方法都展现出了所有方法中最好的评估结果。基于这些仿真实验结果,作者认为CE理论给出了解决这些统计学基本问题最为科学且有效的方法论体系。 就我所知,这应
实验R和Python代码见:github.com/majianthu/tr 域自适应 域自适应(Domain Adaptation: DA)是一类常见的问题,是指训练模型的数据与应用模型的数据的概率分布不同时,需要让训练的模型适应分布的偏移的情况。 DA 问题具有重要的现实意义。比如,将在一个医院采集的数据上训练好的模型应用到其他医院时,可能由于数据采集设...
Copula熵是评估变量间依赖关系的一种方式。本文将带您逐步实现Copula熵的Python关联分析,适合新手学习和理解。 流程概览 执行Copula熵分析的基本步骤如下: 详细步骤与代码 步骤1: 导入所需库 在Python中,我们需要导入一些特定的库来进行数据处理和模型分析。通常需要使用numpy、scipy、matplotlib和copulas。如下代码所示: ...
这个包有同名python版,可以用 pip install copent 安装。 目前包的源码就放在github上: https://github.com/majianthu/copent 同时支持从github安装。 小编有话说: 目前Copula、Copula藤等建模技术在经济学和金融学,特别是金融市场、风险测度这块运用非常广泛,关于Copula熵在经济学领域里的应用,目前尚未见到相关研究。
本节中Copula传递熵的计算采用开源Python工具包Copent。其中,嵌入维度的取值取决于时间序列的马尔可夫阶数[30],在暂态稳定分析中,可以认为电力系统下一刻所处的状态只与系统现在的状态相关[31],因此电力系统的时间序列皆为一阶马尔可夫过程,两变量的嵌入维度k和l的取值均为1。由于振荡信号呈现周期性,且不同信号之间...
这些随机数可以通过各种随机数生成器来产生,例如在Python中,可以使用numpy库的random.rand函数来生成均匀分布的随机数。 根据所选的Copula函数C(u,v),计算其密度函数c(u_i,v_i)在每个样本点(u_i,v_i)上的值。不同的Copula函数有不同的密度函数表达式,例如对于高斯Copula,其密度函数为c(u,v)=\frac{1}{...
3 仿真算例 为了验证本文所提宽频振荡因果分析方法的准 确性和可行性,在 Matlab/Simulink 中搭建直驱风机 并网系统和含风电场的四机两区系统,分别对控制 器内部各环节和复杂系统各母线之间的振荡因果关 系进行分析说明.本节中 Copula 传递熵的计算采用 了开源 Python 工具包 Copent[30].其中,嵌入维度 的取值...
使用其他方法来计算Copula密度函数可能需要自定义代码或使用其他Python包。例如，可以考虑使用scipy包中的...