Advertisement

基于高维Copula函数的月径流量联合概率分析（2013年）

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：PDF

简介：
本文采用高维Copula函数对月径流量进行联合概率分析，旨在探究不同月份间径流的相关性及其分布特性，为水资源管理提供科学依据。 以长江支流罗田站月径流量资料为例，研究了高维阿基米德Copula函数在月径流量联合概率分布中的应用。利用极大似然法估计每个月单变量分布的参数，并通过AIC准则选择最优单变量分布。采用四种常用阿基米德Copula函数构造以每个月为自变量的12维月径流量联合概率分布，有效保护了每个月的信息量。同样使用极大似然法估计其12维Copula函数的参数，并根据AIC准则选择最优Copula，运用Bootstrap方法进行拟合优度检验。最终采用Clayton模型作为拟合效果最好的模型。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于高维Copula函数的月径流量联合概率分析（2013年）
    优质
    本文采用高维Copula函数对月径流量进行联合概率分析，旨在探究不同月份间径流的相关性及其分布特性，为水资源管理提供科学依据。 以长江支流罗田站月径流量资料为例，研究了高维阿基米德Copula函数在月径流量联合概率分布中的应用。利用极大似然法估计每个月单变量分布的参数，并通过AIC准则选择最优单变量分布。采用四种常用阿基米德Copula函数构造以每个月为自变量的12维月径流量联合概率分布，有效保护了每个月的信息量。同样使用极大似然法估计其12维Copula函数的参数，并根据AIC准则选择最优Copula，运用Bootstrap方法进行拟合优度检验。最终采用Clayton模型作为拟合效果最好的模型。
     
  • mvnpdf.rar_Matlab中的双随机变量联合概率密度函数及分布
    优质
    mvnpdf.rar包含Matlab代码文件，用于计算二维或多维正态（高斯）分布中两个随机变量的联合概率密度函数。此资源为研究和工程应用提供便捷的概率分析工具。 用于求解两个或以上随机变量的联合概率密度，并可以绘制出它们的概率分布图。
     
  • mvnpdf.rar_MATLAB联合概率计算_mvnpdf_双随机变量_概率密度分布_联合分布
    优质
    本资源提供MATLAB代码及教程，用于计算两个随机变量间的联合概率密度分布。基于mvnpdf函数实现双随机变量分析，适用于统计学与工程领域的复杂数据分析需求。 用于求解两个或多个随机变量的联合概率密度，并可以绘制出它们的概率分布图。
     
  • 基于Gumbel Copula函数的多维Logit模型研究 (2009年)
    优质
    本文探讨了利用Gumbel Copula函数改进多维Logit模型的方法，分析其在处理变量间相关性时的优势，并通过实证研究验证了该方法的有效性。 针对多维Logit模型中的独立同分布(IID)条件假设，提出了一种基于Copula函数的离散选择模型。利用Copula函数获得多元随机变量的联合分布函数以及Gumbel Copula函数特性，得到了任意两个随机项之差的联合分布，它依然服从Logistic分布，在形式上只比现有的分布多了一个倍参数。进一步将此结果推广至多维选择问题中，获得了在无需IID条件下一个方案被选中的概率，从而克服了多维Logit模型的应用障碍。
     
  • Copula联合重现期分析与Matlab实现（二维）
    优质
    本研究探讨了利用Copula方法进行二维变量联合重现期分析，并提供了基于MATLAB的具体实现方案。 在MATLAB中实现Copula函数的二维联合重现期计算。
     
  • 基于Clayton、Frank和Gumbel Copula函数的混合二维数据拟合及结构参数与系数分析
    优质
    本研究运用Clayton、Frank和Gumbel三种Copula函数对复杂二维数据进行建模，深入探讨其结构参数及关联性度量，并提出了一套优化的数据拟合方法。 本段落研究了基于Clayton、Frank和Gumbel Copula函数的混合二维数据拟合方法及其结构参数与系数解析过程。通过构建这三种Copula函数的不同组合来实现混合copula，从而得到相关结构参数与系数。 主要内容包括： - 混合Copula在处理二维数据时的应用。 - Clayton、Frank和Gumbel Copula的结合方式及其实现细节。 - 使用Matlab代码进行具体的计算与模拟实验。 核心关键词：混合copula；二维数据拟合；相关结构参数与系数；Clayton copula；Frank copula；Gumbel copula；Matlab代码实现；构建。
     
  • 关于Copula在联合分布函数性质中的应用研究
    优质
    本文探讨了Copula理论在分析和构建多元随机变量间复杂依赖结构中的作用，并具体研究其对联合分布函数性质的影响。通过实例展示了Copula方法在处理金融、保险等领域实际问题的应用价值，为相关领域的研究提供了新的视角和工具。 本段落利用Copula研究了联合分布函数与边缘分布之间的关系。对于给定的联合分布，可以唯一确定其边缘分布；然而，对于给定的边缘分布，若随机变量相互独立，则无法通过它们来惟一确定联合分布。
     
  • 2013年1月至2013年7月全国移动联通电信基站数据更新
    优质
    该文档包含2013年1月至2013年7月期间中国移动、联通和电信三大运营商在全国范围内所有基站的数据更新情况，包括新增、变更及移除的基站信息。 全国移动联通电信基站数据（2013年1月至2013年7月的更新数据）总计有10万条；这些数据都是从网络中查找并整理，本人不保证数据的准确性。
     
  • 风险关联研究——基于时变Copula函数与极值理论的分析
    优质
    本研究运用时变Copula函数和极值理论探讨不同风险因素之间的动态相关性，旨在为金融风险管理提供科学依据。 金融资产之间的依赖性结构在风险计量中至关重要，尤其是在尾部关系方面。现有研究主要集中在对金融资产的线性分析上，很少考虑到非线性的、不对称性和厚尾特征的影响。本研究采用带有时间变化因子的Copulas连接函数来探讨不同金融资产间的风险依赖关系，并结合随机波动率和极值理论开发了一种SV-EVT模型用于拟合变量边际分布。 我们对包含中国A股市场与香港股票市场的样本进行了静态及动态Copula模型实证对比研究。结果表明，CSJC Copulas连接函数比普通类型更好地描述了股指的尾部特征；同时，时间变化模型也优于静态型。此外还观察到，在熊市效应下，中国大陆A股市场和香港股市间存在不对称依赖性变化规律：在下行趋势中相关度显著高于上行。 这些发现表明，运用时变Copulas-SV-EVT模型能够更准确地描述金融资产尾部的相关特性，并可用于控制投资风险及预测异常波动。
     
  • 基于神经网络的Copula函数相关性分析
    优质
    本研究采用神经网络技术对Copula函数进行建模和分析，旨在更准确地捕捉变量间的复杂依赖关系，并应用于金融、保险等领域。 在结构可靠性分析中，构建变量之间的联合分布函数至关重要。由于变量之间存在相关性，如何准确地建立这种关系是一个关键问题。李海滨和孙立君基于神经网络Copula函数的相关性分析对此进行了研究。