copulaparam
Copula参数作为秩相关的函数
语法
描述
＿＿＿= copulaparam (＿＿＿,使用任何前面的语法返回相关参数，以及由一个或多个指定的附加选项名称,值）名称,值对参数。例如，您可以指定输入的等级相关值是否为Spearman值ρ或肯德尔的头．
例子
使用反向cdf生成相关数据
使用带有Kendall的二元高斯copula从贝塔分布生成相关随机数据头等级相关性等于-0.5。
由秩相关值计算线性相关参数。
rng默认的%为了再现性tau=-0.5；rho=copulaparam(“高斯”τ)
rho=-0.7071
使用高斯copula生成一个由相关随机值组成的两列矩阵。
u = copularnd (“高斯”，rho，100）；
每列包含100个从连续均匀分布中抽样的0到1之间的随机值。
创建一个scatterhist绘图可视化的随机数字产生使用联系。
图scatterhist (u (: 1), (2):,)
柱状图显示copula的每一列中的数据具有边缘均匀分布。散点图显示两列中的数据呈负相关。
使用反cdf函数betainv将均匀边际分布的每一列从贝塔分布转换成随机数。在第一列中，第一个形状参数一个等于1，第二个形状参数B等于2。在第二列中，第一个形状参数一个等于1.5，并且是第二个形状参数B等于2。
b=[betainv（u（：，1），1，2），betainv（u（：，2），1.5，2）]；
创建一个scatterhist绘图以可视化相关的beta分布数据。
数字散点记录（b（：，1），b（：，2））
直方图显示每个变量的边缘β分布。散点图显示负相关。
验证样本的秩相关近似等于Kendall’s的初始值头．
tau_样本=corr（b，“类型”,“肯德尔”）
tau_sample =2×21.0000 -0.5135 -0.5135 1.0000
-0.5135的样本秩相关近似等于-0.5的初始值头．
输入参数
输出参数
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