利用matlab从四种三维copula函数中选取最优三维copula函数的代码
时间: 2023-09-04 09:02:39 浏览: 311
在MATLAB中,可以使用统计工具箱中的copulafit函数来估计和比较不同的三维copula函数。以下是一个示例代码,用于从四种常见的三维copula函数中选取最优函数。
```matlab
% 生成模拟数据
u = copularnd('Gaussian', rho, n); % n为样本大小,rho为相关系数矩阵
% 定义四种常见的三维copula函数及其参数范围
families = {'Gaussian', 't', 'Clayton', 'Frank'};
params = {[0.5], [5], [1], [4]}; % 分别为Gaussian, t, Clayton和Frank的参数
% 用每种copula函数拟合数据并计算拟合度量
aics = zeros(1, 4);
for i = 1:4
copula = copulafit(families{i}, u);
[~, ~, stats] = copulafit(families{i}, u);
aics(i) = stats.AIC;
end
% 选取拟合度量最小的copula函数
[~, best_copula] = min(aics);
disp(['最优的copula函数是', families{best_copula}, ', 参数值为', num2str(params{best_copula})]);
```
在上述代码中,我们首先根据给定的相关系数矩阵和样本大小生成了一组模拟数据。然后,我们定义了四种常见的三维copula函数及其参数范围。
接下来,我们使用copulafit函数对每种copula函数进行拟合,并计算拟合度量值AIC。然后,我们选择AIC值最小的copula函数作为最优函数,并输出其名称和参数值。
请注意,上述代码仅给出了一个基本的框架,具体使用时需要根据实际情况进行适当调整和修改。
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