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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 Generate Correlated Samples Using Copulas 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
- Generate Correlated Samples Using Copulas
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
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.
