defClayton(kTau):try: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)#returnnorm.cdf((
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缘分布,并对copula进行实际操作。它是相当灵活的。 生成一些输入数据 在这个例子中,我们使用的是与之前相同的分布,探索copula 。如果你想把这段代码改编成你自己的真实数据。 可视化Copulas 没有直接的构造函数用于高斯或t_Copulas_,可以为椭圆_Copula...
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缘分布,并对copula进行实际操作。它是相当灵活的。 生成一些输入数据 在这个例子中,我们使用的是与之前相同的分布,探索copula 。如果你想把这段代码改编成你自己的真实数据。 可视化Copulas 没有直接的构造函数用于高斯或t_Copulas_,可以为椭圆_Copula...
#用于拟合copula参数的方法# === Frank参数拟合"""对这个函数的优化将给出参数"""#一阶debye函数的积分值 int_debye = lambda t: t/(npexp(t)-1.)debye = lambda alphaquad(int_debye ,alpha)\[0\]/alphadiff = (1.-kTau)/4.0-(debye(-alpha)-1.)/alpha#===#clayton 参数方法def Clayton(kT...
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...
#Gumbel参数方法 def Gumbel(kTau): try: return 1./(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 ...
#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
我很惊讶,scikit-learn或scipy中没有明确的copula包的实现。 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。
#Gumbel参数方法 def Gumbel(kTau): try: return 1./(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 ...