gaussian copula模型立体图r代码
时间: 2023-05-13 16:01:54 浏览: 79
高斯联合分布,又称高斯Copula模型,是一种用于分析多种互相关联问题的统计学方法。它基于高斯分布的性质,将多个随机变量的分布概率转化为它们的边缘概率和它们之间的相依程度。高斯Copula模型可以用于金融风险测量、资产定价和风险管理等领域。
以下是使用立体图R代码描绘两个相关变量的高斯Copula模型的方法:
# Step 1: 安装lgcp包
install.packages("lgcp")
# Step 2: 载入lgcp包
library(lgcp)
# Step 3: 选取两个变量定义边际概率密度函数
margins <- list(list(distribution = "norm",
parameters = list(mean=0, sd=1)),
list(distribution = "norm",
parameters = list(mean=0, sd=1)))
# Step 4: 建立高斯Copula模型
f <- lgcpCopula(margins, c(0.3))
# Step 5: 绘制立体图
persp(lgcpCopulaDensity(f),
xlab=paste("X"), ylab=paste("Y"), zlab=paste("P(Copula)"),
main=paste("Gaussian Copula"),theta = 45, phi = 30)
在上述代码中,第三步和第四步定义了变量的边际分布和高斯Copula模型。我们使用c函数创建了一个长度为1的向量,值为0.3,来表示两个变量之间的相关性。第五步是函数persp,它可以通过调整theta和phi的值,控制立体图的角度和位置。当运行这些代码后,我们可以得到一个三维图形,演示两个变量之间的相关性。
以上就是使用立体图R代码绘制高斯Copula模型的方法。这里提供的只是一个基本框架,你可以根据自己的需要进行更改和进一步探索。