Gumbel Copula函数是Copula函数的一种特殊形式。 Gumbel Copula函数的形式如下: C(u, v) = exp[-( (-lnu)^θ + (-lnv)^θ )^(1/θ) ] 其中,C(u, v)表示联合分布函数,u和v分别表示两个随机变量的边际分布函数,θ是Gumbel Copula函数的参数,用于控制依赖程度。当θ等于0时,Gumbel Copula函数退化为...
Gumbel Copula函数的主要用途是建模多维随机变量之间的依赖关系。它可以将不同边际分布的随机变量转化为具有相同边际分布的独立随机变量,从而简化问题的处理。 Gumbel Copula函数的工作方式如下: 1.将n个随机变量的累积概率值转化为符合标准Gumbel分布的随机变量。 2.根据转化后的随机变量,计算其联合概率密度。 具体步骤如...
defGumbel(kTau):try:return1./(1.-kTau)#===#copula生成 #得到协方差矩阵P#x1=norm.ppf(x,loc=0,scale=1)#y1=norm.ppf(y,loc=0,scale=1)#returnnorm.cdf((x1,y1),loc=0,scale=P)#===#copula绘图 fig=pylab.figure()ax=Axes3D(fig)ax.text2D(0.05,0.95,label,transform=ax.transAxes)ax....
通过使用散点图,我们强调了 Gaussian、t、Clayton 和 Gumbel copula 之间的差异。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 清理 set.seed(206)# 确保可重复性 # 创建 copula 对象normalCopula(param=0.7,dim=2)# 模拟 n<-rCopula(10000,normCop)# 绘图par(mfrow=c(2,2))plot(R[,1],R[...
2D数据的Frank、Clayton和Gumbel copula 测试 第一个样本(x)是从一个β分布中产生的,(y)是从一个对数正态中产生的。β分布的支持度是有限的,而对数正态的右侧支持度是无穷大的。对数的一个有趣的属性。两个边际都被转换到了单位范围。 我们对样本x和y拟合了三个族(Frank, Clayton, Gumbel)的copulas,然后从...
2D数据的Frank、Clayton和Gumbel copula 测试 第一个样本(x)是从一个β分布中产生的,(y)是从一个对数正态中产生的。β分布的支持度是有限的,而对数正态的右侧支持度是无穷大的。对数的一个有趣的属性。两个边缘分布都被转换到了单位范围。 我们对样本x和y拟合了三个族(Frank, Clayton, Gumbel)的copulas,然...
2D数据的Frank、Clayton和Gumbel copula 测试 第一个样本(x)是从一个β分布中产生的,(y)是从一个对数正态中产生的。β分布的支持度是有限的,而对数正态的右侧支持度是无穷大的。对数的一个有趣的属性。两个边缘分布都被转换到了单位范围。 我们对样本x和y拟合了三个族(Frank, Clayton, Gumbel)的copulas,然...
return2.*kTau/(1.-kTau)#Gumbel参数方法defGumbel(kTau):try:return1./(1.-kTau)#===#copula生成#得到协方差矩阵P#x1=norm.ppf(x,loc=0,scale=1)#y1=norm.ppf(y,loc=0,scale=1)#return norm.cdf((x1,y1),loc=0,scale=P)#===#copula绘图fig = pylab.figure() ax = Axes3D(fig) ax....
2D数据的Frank、Clayton和Gumbel copula 测试 第一个样本(x)是从一个β分布中产生的,(y)是从一个对数正态中产生的。β分布的支持度是有限的,而对数正态的右侧支持度是无穷大的。对数的一个有趣的属性。两个边缘分布都被转换到了单位范围。 我们对样本x和y拟合了三个族(Frank, Clayton, Gumbel)的copulas,然...
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