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copularnd

構文

U = copularnd('Gaussian',rho,N)
U = copularnd('t',rho,NU,N)
U = copularnd('family',alpha,N)

説明

U = copularnd('Gaussian',rho,N) は、線形相関パラメーターが rho である場合にガウス型コピュラから生成される N 個の乱数ベクトルを返します。rhopp 列の相関行列の場合、Unp 列の行列です。rho がスカラー相関係数の場合、関数 copularndU を 2 変量ガウス型コピュラから生成します。U の各列は、Uniform(0,1) 周辺分布から抽出された標本です。

U = copularnd('t',rho,NU,N) は、線形相関パラメーターが rho、自由度が NU のとき、t コピュラから生成された N 個の乱数ベクトルを返します。rhopp 列の相関行列の場合、Unp 列の行列です。rho がスカラー相関係数の場合、関数 copularndU を 2 変量 t コピュラから生成します。U の各列は、Uniform(0,1) 周辺分布から抽出された標本です。

U = copularnd('family',alpha,N) は、スカラー パラメーターが alpha のときに family によって決定される 2 変量アルキメデウス型コピュラから生成される N 個の乱数ベクトルを返します。family は、ClaytonFrank、または Gumbel のいずれかになります。U は、n2 列の行列になります。U の各列は、Uniform(0,1) 周辺分布から抽出された標本です。

順位相関が -0.5 のときの 2 変量ガウス型コピュラに対応する線形相関パラメーターを求めます。

tau = -0.5
rho = copulaparam('gaussian',tau)
 rho =
   -0.7071

% Generate dependent beta random values using that copula
u = copularnd('gaussian',rho,100);
b = betainv(u,2,2);
 
% Verify that the sample has a rank correlation
% approximately equal to tau
tau_sample = corr(b,'type','kendall')
tau_sample =
    1.0000   -0.4537
   -0.4537    1.0000

参考

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