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【视频】Copula算法原理和R语言股市收益率相依性可视化分析|附代码数据

copula 将边缘分布与研究它们的“关系”分开，因此您无需担心考虑可能的单变量分布类型的所有可能组合，从而大大简化了所需的代码量。...这里我将 转换后的x 再做一次转化简单的高斯Copula例子我们构建一个简单的例子，来看如何利用概率积分变换来认识高斯copula。...我们也可以更好地理解高斯 copula 的数学描述：对于给定的R, 具有参数矩阵的高斯copula可以写成   ，其中Φ− 1是标准正态的逆累积分布函数，并且ΦR是平均向量为零且协方差矩阵等于相关矩阵的多元正态分布的联合累积分布函数...此处表示的高斯 copula 采用 均匀分布输入，将它们转换为高斯，然后应用相关性并将它们转换回均匀分布。Copula函数主要应用在哪里呢？...模型和金融时间序列案例R语言基于copula的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性研究R语言COPULA和金融时间序列案例matlab使用Copula仿真优化市场风险数据VaR分析matlab使用Copula

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【视频】Copula算法原理和R语言股市收益率相依性可视化分析

copula 将边缘分布与研究它们的“关系”分开，因此您无需担心考虑可能的单变量分布类型的所有可能组合，从而大大简化了所需的代码量。...这里我将 转换后的x 再做一次转化 简单的高斯Copula例子 我们构建一个简单的例子，来看如何利用概率积分变换来认识高斯copula。...它确实只有在与另一个变换结合以获得我们想要的边缘分布时才有用。...我们也可以更好地理解高斯 copula 的数学描述： 对于给定的R, 具有参数矩阵的高斯copula可以写成 ，其中Φ− 1是标准正态的逆累积分布函数，并且ΦR是平均向量为零且协方差矩阵等于相关矩阵的多元正态分布的联合累积分布函数...请注意，在上面的例子中，我们采用相反的方式从该分布创建样本。此处表示的高斯 copula 采用 均匀分布输入，将它们转换为高斯，然后应用相关性并将它们转换回均匀分布。

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    【视频】Copula算法原理和R语言股市收益率相依性可视化分析|附代码数据

    copula 将边缘分布与研究它们的“关系”分开，因此您无需担心考虑可能的单变量分布类型的所有可能组合，从而大大简化了所需的代码量。...这里我将 转换后的x 再做一次转化 简单的高斯Copula例子 我们构建一个简单的例子，来看如何利用概率积分变换来认识高斯copula。...它确实只有在与另一个变换结合以获得我们想要的边缘分布时才有用。...我们也可以更好地理解高斯 copula 的数学描述： 对于给定的R, 具有参数矩阵的高斯copula可以写成   ，其中Φ− 1是标准正态的逆累积分布函数，并且ΦR是平均向量为零且协方差矩阵等于相关矩阵的多元正态分布的联合累积分布函数...请注意，在上面的例子中，我们采用相反的方式从该分布创建样本。此处表示的高斯 copula 采用 均匀分布输入，将它们转换为高斯，然后应用相关性并将它们转换回均匀分布。

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    Python+AI提示词用贝叶斯方法Copula进行参数推断可视化|附数据代码

    Copula允许我们通过简单的多元分布（如多元高斯分布）、两个边缘分布以及一些变换，来描述具有复杂相关结构的分布(P(a, b))。...首先，介绍了数据生成过程，从定义高斯Copula的属性开始，通过从多元正态分布中抽样，经过一系列变换，将数据从多元正态空间转换到观察空间。...AI提示词：生成用于展示高斯Copula数据生成过程的Python代码，定义高斯Copula属性，从多元正态分布抽样并进行变换到观察空间，使用numpy、scipy.stats、seaborn等库，变量名可自定义...AI提示词：编写使用PyMC估计边缘分布参数的Python代码，定义模型，设置变量和分布，使用给定的观察数据a和b，绘制模型图。...在与真实数据的对比验证中，我们成功地通过推断结果还原出与原始观察数据分布特征高度契合的模型，进一步证明了方法的有效性。

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    Copula估计边缘分布模拟收益率计算投资组合风险价值VaR与期望损失ES|附代码数据

    一、介绍与概述Copulas 对多元分布中变量之间的相关性进行建模。它们允许将多变量依赖关系与单变量边缘分布相结合，允许我们对构成多变量数据的每个变量使用许多单变量模型。...在接下来的几节中，我们将使用用于统计计算的 R 语言将高斯和 t-copula 拟合到介绍中描述的 ETF 的对数收益率。...通过均匀分布，我们可以看到哪种类型的参数 copula 最适合。我们将拟合高斯 copula 和 t-copula，记录它们的 AIC 并查看哪一个提供了最佳拟合。...图 5：均匀分布之间的相关性# 拟合高斯 copulafit.gaussian 的AICfit.aic = AIC(filik,############...函数股市相关性建模：模拟Random Walk(随机游走)R语言实现 Copula 算法建模依赖性案例分析报告R语言ARMA-GARCH-COPULA模型和金融时间序列案例R语言基于copula的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性研究

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    【视频】Copula算法原理和R语言股市收益率相依性可视化分析|附代码数据

    copula 将边缘分布与研究它们的“关系”分开，因此您无需担心考虑可能的单变量分布类型的所有可能组合，从而大大简化了所需的代码量。...这里我将 转换后的x 再做一次转化 简单的高斯Copula例子 我们构建一个简单的例子，来看如何利用概率积分变换来认识高斯copula。...它确实只有在与另一个变换结合以获得我们想要的边缘分布时才有用。...我们也可以更好地理解高斯 copula 的数学描述： 对于给定的R, 具有参数矩阵的高斯copula可以写成   ，其中Φ− 1是标准正态的逆累积分布函数，并且ΦR是平均向量为零且协方差矩阵等于相关矩阵的多元正态分布的联合累积分布函数...请注意，在上面的例子中，我们采用相反的方式从该分布创建样本。此处表示的高斯 copula 采用 均匀分布输入，将它们转换为高斯，然后应用相关性并将它们转换回均匀分布。

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    如何用潜类别混合效应模型(Latent Class Mixed Model ,LCMM)分析老年痴呆年龄数据|附代码数据

    高斯数据示例在此示例中，我们研究了认知标记的二次轨迹，即在老年人样本（纳入时年龄 65 岁及以上）中进行预先标准化（具有高斯分布）并对简易智能量表评分 ( MMSE )进行了长达 15 年的跟踪研究，可根据教育水平进行调整...简易智能量表评分是一种非常常见的神经心理学测试，用于测量老年人的整体认知功能。它具有非常不对称的分布，因此通常将其归一化以应用于高斯变量的方法。...)最终潜在类混合模型的评估残差图plot(m)预测与观察的图表为了评估所选模型的拟合，我们同时绘制每个潜在类别的观察值和预测值。...R语言LME4混合效应模型研究教师的受欢迎程度R语言nlme、nlmer、lme4用（非）线性混合模型non-linear mixed model分析藻类数据实例R语言混合线性模型、多层次模型、回归模型分析学生平均成绩...copula的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性研究R语言如何解决线性混合模型中畸形拟合(Singular fit)的问题基于R语言的lmer混合线性回归模型R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验建立层次

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    TensorFlow团队：TensorFlow Probability的简单介绍

    TensorFlow Probability适用的情况包括： 你想建立一个数据生成模型，推理其隐藏的过程。 你需要量化预测中的不确定性，而不是预测单个值。 你的训练集具有大量与数据点数量相关的特征。...广义线性混合模型（即将推出）：用于拟合混合效应回归模型（mixed-effects regression models）的高级接口（类似于R的lme4包）。...我们将继续添加端到端的示例和教程。 示例： 使用EDWARD2构建线性混合效应模型 线性混合效应模型是一种对数据中结构化关系进行建模的简单方法。...使用TFP BIJECTORS构建高斯COPULA函数 Copula是多元概率分布，每个变量的边际概率分布是均匀的。...copula创建一些自定义Bijectors，然后又展示了如何轻松地建立多个不同的Copula函数。

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    R语言布朗运动模拟股市、物种进化树状图、二项分布可视化

    布朗运动是随机模式，即改变了从一次到下一个是随机从正态分布绘制均值为0.0，方差为σ2×ΔT。换句话说，根据布朗运动的预期方差通过时间与瞬时差σ2线性增加。...从而可以看出布朗运动的变化的分布是不变的，并且不依赖于时间的状态。...其结果将服从高斯分布 - 和中心极限定理。...、Clayton和Gumbel copula模型估计与可视化 R语言中的copula GARCH模型拟合时间序列并模拟分析 matlab使用Copula仿真优化市场风险数据VaR分析 R语言多元Copula...模型和金融时间序列案例 R语言基于copula的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性研究 R语言COPULA和金融时间序列案例 matlab使用Copula仿真优化市场风险数据VaR分析 matlab

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    基于Copula的多重因果推断敏感性分析

    基于Copula的多重因果推断敏感性分析摘要 近期研究重点关注了多重同步干预的观察性研究中因果识别的潜力与缺陷。...基于前人研究，研究表明即使给定干预条件下未测量混杂因子的条件分布已知，因果效应通常也不具备完全可识别性，但可能实现部分识别。...基于这些发现，提出了一种针对多重干预场景的敏感性分析方法，用于刻画潜在未测量混杂因素的影响，该方法可用于表征与观测数据相容的因果效应范围。...方法特点 基于结果变量、干预变量和混杂因子联合分布的Copula分解方法 可叠加在任意观测数据模型之上 采用高斯Copula实现实践应用方案 建立因果效应可界定性的条件约束 应用方向 敏感性参数校准...效应估计稳健性量化 选择与先验假设最一致的模型 © 某机构 2025.

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    用COPULA模型进行蒙特卡洛(MONTE CARLO)模拟和拟合股票收益数据分析|附代码数据

    copula 上述构造的第一步定义了所谓的 copula，特别是高斯 copula。双变量 copula 只是两个随机变量的概率分布，每个变量的边缘分布都是均匀的。...at copula 中成分之间的秩相关 tau 或 rho_s 也是与高斯函数相同的 rho 函数。...然而，正如这些图所示，at(1) copula 与高斯 copula 有很大不同，即使它们的成分具有相同的等级相关性。不同之处在于它们的依赖结构。...毫不奇怪，随着自由度参数 nu 变大，at(nu) copula 接近相应的高斯 copula。 与高斯 copula 一样，可以在 copula 上施加任何边缘分布。...(X(:,2)); plot(X,'.'); h1 = gca; 与之前构建的基于高斯 copula 的双变量 Gamma/t 分布相比，这里基于 at(1) copula 构建的分布具有相同的边缘分布和相同的变量之间的秩相关

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    用COPULA模型进行蒙特卡洛(MONTE CARLO)模拟和拟合股票收益数据分析|附代码数据

    copula 上述构造的第一步定义了所谓的 copula，特别是高斯 copula。双变量 copula 只是两个随机变量的概率分布，每个变量的边缘分布都是均匀的。...at copula 中成分之间的秩相关 tau 或 rho_s 也是与高斯函数相同的 rho 函数。...然而，正如这些图所示，at(1) copula 与高斯 copula 有很大不同，即使它们的成分具有相同的等级相关性。不同之处在于它们的依赖结构。...毫不奇怪，随着自由度参数 nu 变大，at(nu) copula 接近相应的高斯 copula。 与高斯 copula 一样，可以在 copula 上施加任何边缘分布。...(X(:,2)); plot(X,'.'); h1 = gca; 与之前构建的基于高斯 copula 的双变量 Gamma/t 分布相比，这里基于 at(1) copula 构建的分布具有相同的边缘分布和相同的变量之间的秩相关

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    用COPULA模型进行蒙特卡洛(MONTE CARLO)模拟和拟合股票收益数据分析|附代码数据

    copula 上述构造的第一步定义了所谓的 copula，特别是高斯 copula。双变量 copula 只是两个随机变量的概率分布，每个变量的边缘分布都是均匀的。...at copula 中成分之间的秩相关 tau 或 rho_s 也是与高斯函数相同的 rho 函数。...然而，正如这些图所示，at(1) copula 与高斯 copula 有很大不同，即使它们的成分具有相同的等级相关性。不同之处在于它们的依赖结构。...毫不奇怪，随着自由度参数 nu 变大，at(nu) copula 接近相应的高斯 copula。 与高斯 copula 一样，可以在 copula 上施加任何边缘分布。...(X(:,2)); plot(X,'.'); h1 = gca; 与之前构建的基于高斯 copula 的双变量 Gamma/t 分布相比，这里基于 at(1) copula 构建的分布具有相同的边缘分布和相同的变量之间的秩相关

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    R语言Copula函数股市相关性建模：模拟Random Walk(随机游走)

    p=19688 在引入copula时，大家普遍认为copula很有趣，因为它们允许分别对边缘分布和相依结构进行建模。...copula建模边缘和相依关系 给定一些边缘分布函数和一个copula，那么我们可以生成一个多元分布函数，其中的边缘是前面指定的。...，并考虑从该伪随机 样本获得的copula参数的最大似然估计值，从数值上讲，我们得到 > library(copula) > Copula() estimation based on 'maximum...0.065 (0.013 ) 高斯copula的参数估计 Copula() estimation based on 'maximum likelihood' and a sample of...# 可视化分布的辅助函数 # 检查Copula拟合的Helper函数 # 模拟图与实际图 plot(rets[,1], rets[,2], xlab=labs[1], ylab=labs

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    用COPULA模型进行蒙特卡洛(MONTE CARLO)模拟和拟合股票收益数据分析|附代码数据

    copula 上述构造的第一步定义了所谓的 copula，特别是高斯 copula。双变量 copula 只是两个随机变量的概率分布，每个变量的边缘分布都是均匀的。...at copula 中成分之间的秩相关 tau 或 rho_s 也是与高斯函数相同的 rho 函数。...然而，正如这些图所示，at(1) copula 与高斯 copula 有很大不同，即使它们的成分具有相同的等级相关性。不同之处在于它们的依赖结构。...毫不奇怪，随着自由度参数 nu 变大，at(nu) copula 接近相应的高斯 copula。 与高斯 copula 一样，可以在 copula 上施加任何边缘分布。...(X(:,2)); plot(X,'.'); h1 = gca; 与之前构建的基于高斯 copula 的双变量 Gamma/t 分布相比，这里基于 at(1) copula 构建的分布具有相同的边缘分布和相同的变量之间的秩相关

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    Copula估计边缘分布模拟收益率计算投资组合风险价值VaR与期望损失ES|附代码数据

    一、介绍与概述 Copulas 对多元分布中变量之间的相关性进行建模。它们允许将多变量依赖关系与单变量边缘分布相结合，允许我们对构成多变量数据的每个变量使用许多单变量模型。...在接下来的几节中，我们将使用用于统计计算的 R 语言将高斯和 t-copula 拟合到介绍中描述的 ETF 的对数收益率。...通过均匀分布，我们可以看到哪种类型的参数 copula 最适合。我们将拟合高斯 copula 和 t-copula，记录它们的 AIC 并查看哪一个提供了最佳拟合。...图 5：均匀分布之间的相关性 # 拟合高斯 copula fit.gaussian <- fitCopula (ncp)) # 记录拟合的AIC fit.aic = AIC(filik, #####...本文摘选 《 R语言Copula估计边缘分布模拟收益率计算投资组合风险价值VaR与期望损失ES 》

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    R语言基于copula的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性研究

    本教程介绍并演示了用于诊断准确性研究的荟萃分析的分层混合模型。在层次结构的第一级中，给定每个研究的灵敏度和特异性，两个二项分布用于分别描述患病和健康个体中真阳性和真阳性数的变化。...给定选择的copula函数，由cdtamodel返回cdtamodel对象的函数组合β二项分布。...下图显示除了Clayton copula模型之外，大多数拟合模型的链条混合效果令人满意，几乎没有自相关。...模型比较 Table1上面显示，BRMA模型和高斯copula双变量β估计的相关性更加极端。...除了基于Clayton copula的双变量β的情况外，存在适当的链混合和收敛。 ? 从基于copula的双变量β分布来看，很明显HC2和重复细胞学中的敏感性和特异性之间的相关性是不同的。

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    Copula估计边缘分布模拟收益率计算投资组合风险价值VaR与期望损失ES

    然后，我使用该模型生成模拟值，并使用实际收益和模拟收益来测试模型投资组合的性能，以计算风险价值(VaR)与期望损失(ES)。 一、介绍与概述 Copulas 对多元分布中变量之间的相关性进行建模。...在接下来的几节中，我们将使用用于统计计算的 R 语言将高斯和 t-copula 拟合到介绍中描述的 ETF 的对数收益率。...通过均匀分布，我们可以看到哪种类型的参数 copula 最适合。我们将拟合高斯 copula 和 t-copula，记录它们的 AIC 并查看哪一个提供了最佳拟合。...图 5：均匀分布之间的相关性 # 拟合高斯 copula fit.gaussian <- fitCopula (ncp)) # 记录拟合的AIC fit.aic = AIC(filik, #####...本文摘选《R语言Copula估计边缘分布模拟收益率计算投资组合风险价值VaR与期望损失ES》

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