코퓰러(Copula) 분포와 상관관계가 있는 표본

상관관계가 있는 임의 표본 모델의 모수를 데이터에 피팅, 분산 실행, 상관관계가 있는 의사 난수 표본을 연속적으로 생성

Statistics and Machine Learning Toolbox™에서는 코퓰러 분포 및 상관관계가 있는 표본을 다루기 위한 지정된 분포 모수가 있는 여러 함수를 제공합니다. 자세한 내용은 Copulas: Generate Correlated Samples 항목을 참조하십시오.

함수

`copulacdf`	Copula cumulative distribution function
`copulapdf`	Copula probability density function
`copulaparam`	Copula parameters as function of rank correlation
`copulastat`	Copula rank correlation
`copulafit`	Fit copula to data
`copularnd`	Copula random numbers

도움말 항목

Copulas: Generate Correlated Samples
Copulas are functions that describe dependencies among variables, and provide a way to create distributions that model correlated multivariate data.
Generate Correlated Data Using Rank Correlation
This example shows how to use a copula and rank correlation to generate correlated data from probability distributions that do not have an inverse cdf function available, such as the Pearson flexible distribution family.
코퓰러를 사용하여 종속 확률 변수 시뮬레이션하기
이 예제에서는 변수 사이에 복잡한 관계가 있거나 개별 변수의 분포가 각기 다른 경우 코퓰러를 사용하여 다변량 분포에서 데이터를 생성하는 방법을 보여줍니다.