如何生成具有不同边缘分布的多元随机数? [英] How to generate multivariate random numbers with different marginal distributions?

问题描述

我已经不知道如何生成一些二元随机数，比如在 copula 中.边缘有不同的分布，即t，gamma，联合结构可以是高斯或t.我将不得不修复他们的 kendall tau.我想检查这些随机数的 pearson rho 与预设的 tau 有何不同.

I have lost idea how to generate some bivariate random mumbers, say in copula. The marginals are of different distribution, i.e. t, gamma, and the joint structure can be gaussian or t. I will have to fixed their kendall tau. And I want to examine how the pearson rho of those random numbers are different from the presetted tau.

有什么建议吗?非常感谢 R/Matlab 中的一个原型！

Any suggestion? A piece of prototype in R/Matlab is highly appreciated!

推荐答案

如果您有 Statistics Toolbox，您可以使用 copularnd 函数从 copula 生成随机数.文档中有几个示例.要在使用 Kendall 的 tau 和 Pearson 的 rho 之间进行转换，请查看 copulaparam 和 copulastat.

If you have Statistics Toolbox you can generate random numbers from copulas using the function copularnd. There are several examples in the documentation. To convert between using Kendall's tau and Pearson's rho, take a look at copulaparam and copulastat.

这篇关于如何生成具有不同边缘分布的多元随机数?的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！