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通过矩法，快速拟合 tcopula：tcopaulafit 函数利用矩法对 copula 进行拟合。

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简介：
采用 McNeil、Frey 和 Embrechts 在《量化风险管理》中提出的矩方法，对 t-copula 进行拟合。 该函数的输出结果与统计工具箱中的 copulafit(t,u) 函数的输出结果相对应。 值得注意的是，对于处理大规模数据集而言，tcopulafit 的计算速度明显优于 copulafit(t,u)。 首先，通过 Kendalls tau 确定相关矩阵 rho，随后利用最大似然估计 (MLE) 方法来估算参数 nu。 此外，由于该代码仅依赖于统计工具箱来计算 Kendalls tau，因此可以相对容易地进行调整，使其独立于该工具箱。

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    这段文字介绍了一个名为tcopaulafit的MATLAB工具箱，它提供了一种使用矩方法快速拟合t-Copula模型的新途径。 使用 McNeil、Frey 和 Embrechts 在《Quantitative Risk Management》中的矩方法来拟合 t-copula。此函数的输出与统计工具箱中 copulafit(t,u) 函数的输出相对应。对于大型数据集，tcopulafit 比 copulafit(t,u) 更快。通过使用 Kendall 的 tau 找到相关矩阵 rho，并利用极大似然估计（MLE）找到 nu 参数。该代码仅需统计工具箱来计算 Kendall 的 tau，因此可以轻松修改以独立于特定的工具箱环境运行。
     
  • 基于矩量法的 Gamma 分布拟合：利用 Matlab 进行数据拟合 - MATLAB开发
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  • 利用MATLAB进行数据拟合：数据拟合-MATLAB开发
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    本研究探讨了应用Levenberg-Marquardt (LM)算法于非线性最小二乘问题中的方法与优势，旨在优化参数估计过程。 The Levenberg-Marquardt method is used for solving nonlinear least squares curve-fitting problems.
     
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    这段MATLAB代码提供了一个简洁的方法来执行高效的多维矩阵乘法操作。通过使用简单的函数，它可以方便地处理复杂的多维数组计算任务。 `mmat(A,B)` 执行矩阵乘法操作，其中 A 和 B 是多维数组的一部分。这个函数与 MATLAB 中用于二维数组的内置 `mtimes` 函数功能相同。然而，它自然地扩展了 `mtimes` 的应用范围，使得两个输入数组可以具有任意数量的额外维度。 例如： ```matlab A = [1 2; 2 1]; B = [3 4; 1 2]; mmat(A,B) == mtimes(A,B) ``` 在这个例子中，矩阵 A 和 B 的乘法结果通过 `mmat` 函数计算与直接使用 `mtimes` 函数相同。然而，A 和 B 可以沿第3维度展开： ```matlab A = repmat([1 2; 2 1],[1 1 5]); C = mmat(A,B) ``` 结果数组 C 将包含： - `C(:,:,1) = A(:,:,1)*B` - `C(:,:,2) = A(:,:,2)*B` ... 在这个例子中，矩阵 B 沿着单例维度扩展以匹配与 A 的乘法操作大小。 此外，在调用时： ```matlab mmat(A,B,dim) ``` 参数 dim 可用于指定在哪个维度上执行矩阵乘法。