> library(copula) > copulaModel <- fitCopula(residuals, family = "t") Error in (function (classes, fdef, mtable) : 函数‘fitCopula’标签‘"standardGeneric"’找不到继承方法
时间: 2024-03-09 20:45:17 浏览: 27
这个错误通常是因为您的 R 版本太低,没有包含 fitCopula 函数的正确版本。fitCopula 是一个 R copula 包中的函数,需要 R 版本 3.4 或更高版本才能正常使用。请确保您的 R 版本是最新的,并且已经正确安装了 R copula 包。
如果您已经安装了最新版本的 R copula 包,但仍然遇到此错误,请确保正确加载 copula 包。您可以使用以下命令加载 copula 包:
```
library(copula)
```
如果您仍然遇到问题,请尝试重新安装 R copula 包,并确保您的 R 版本是最新的。
相关问题
# 建立多种Copula函数并比较选出最优模型 copulaModels <- list() bicValues <- numeric(length = 4) copulaModels[[1]] <- fitCopula(residuals, family = "gumbel") bicValues[1] <- BIC(copulaModels[[1]]) copulaModels[[2]] <- fitCopula(residuals, family = "clayton") bicValues[2] <- BIC(copulaModels[[2]]) copulaModels[[3]] <- fitCopula(residuals, family = "frank") bicValues[3] <- BIC(copulaModels[[3]]) copulaModels[[4]] <- fitCopula(residuals, family = "joe") bicValues[4] <- BIC(copulaModels[[4]]) bestModel <- which.min(bicValues)
这段代码的作用是建立4种Copula函数,分别是gumbel、clayton、frank和joe,并使用这些函数拟合残差数据。然后,计算每种Copula函数的BIC值,并选出BIC值最小的Copula函数作为最优模型。在这个过程中,Copula函数的选择是基于模型拟合残差数据的效果来进行的,BIC值越小意味着模型越好。最后,通过which.min函数找到bicValues中最小值的位置,即为最优模型。
更改下列 r代码,添加 frankcopula函数:best_copula <- function(data1, data2) { normal_copula <- normalCopula(param = 0.5, dim = 2) t_copula <- tCopula(param = 0.5, dim = 2, df = 4) gumbel_copula <- gumbelCopula(param = 2, dim = 2) ## family “clayton”, “frank”, “amh”, “gumbel”, and “joe” archm_copula <- archmCopula(“clayton”, param = 2, dim = 2) copulas <- list(normal_copula, t_copula, gumbel_copula, archm_copula) copula_names <- c(“Normal”, “t”, “Gumbel”, “archm_copula”) aic_values <- numeric(length(copulas)) data1 <- cbind(pstd(ibm, est.ibm[1], est.ibm[2], est.ibm[3]), pstd(sp500, est.sp500[1], est.sp500[2], est.sp500[3])) n = nrow(netRtns) ;n data2 = cbind(rank(ibm)/(n+1), rank(sp500)/(n+1)) for(i in 1:length(copulas)) { fit <- fitCopula(copulas[[i]], cbind(data1, data2), method = “mpl”) aic_values[i] <- AIC(fit) } min_aic_index <- which.min(aic_values) best_copula <- copulas[[min_aic_index]] print(paste(“Best copula is”, copula_names[min_aic_index])) return(best_copula) }
下面是添加 Frank copula 的修改版本:
```r
best_copula <- function(data1, data2) {
normal_copula <- normalCopula(param = 0.5, dim = 2)
t_copula <- tCopula(param = 0.5, dim = 2, df = 4)
gumbel_copula <- gumbelCopula(param = 2, dim = 2)
frank_copula <- frankCopula(param = 5, dim = 2) # 添加 Frank copula
archm_copula <- archmCopula("clayton", param = 2, dim = 2)
copulas <- list(normal_copula, t_copula, gumbel_copula, frank_copula, archm_copula) # 添加 Frank copula
copula_names <- c("Normal", "t", "Gumbel", "Frank", "archm_copula") # 添加 Frank copula
aic_values <- numeric(length(copulas))
data1 <- cbind(pstd(ibm, est.ibm[1], est.ibm[2], est.ibm[3]), pstd(sp500, est.sp500[1], est.sp500[2], est.sp500[3]))
n <- nrow(netRtns)
data2 <- cbind(rank(ibm)/(n+1), rank(sp500)/(n+1))
for(i in 1:length(copulas)) {
fit <- fitCopula(copulas[[i]], cbind(data1, data2), method = "mpl")
aic_values[i] <- AIC(fit)
}
min_aic_index <- which.min(aic_values)
best_copula <- copulas[[min_aic_index]]
print(paste("Best copula is", copula_names[min_aic_index]))
return(best_copula)
}
```
在这个修改版本中,我们添加了一个 `frank_copula` 对象,并将它添加到了 `copulas` 列表和 `copula_names` 向量中。在计算 AIC 值时,我们也考虑了 `frank_copula`。最后,我们打印出最优 copula 的名称。
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