copula的matlab代码

在MATLAB中，copula是用来模拟多元随机变量之间依赖关系的重要工具。copula函数可以用来生成符合特定依赖结构的随机变量，常用于金融风险管理、保险精算等领域。下面是一个简单的例子，展示如何在MATLAB中使用copula函数来生成符合特定依赖结构的随机变量。

matlab.

% 定义一个二维的t分布copula.

rho = 0.5; % 设置相关系数。

df = 3; % t分布的自由度。

copulaType = 't'; % copula类型为t分布。

copulaObj = copula(copulaType, rho, 'NumParameters', df);

% 生成符合t分布copula的随机变量。

n = 1000; % 生成随机变量的个数。

U = copularnd(copulaObj, n);

% 将t分布copula转换为边缘分布为正态分布的随机变量。 X = tinv(U, df); % 将U转换为t分布的随机变量。

% 绘制生成的随机变量的散点图。

scatter(X(:,1), X(:,2));

xlabel('X1');

ylabel('X2');

title('t分布copula生成的随机变量');

在这个例子中，我们首先定义了一个二维的t分布copula，然后使用copularnd函数生成符合该copula的随机变量，最后将这些

随机变量转换为边缘分布为t分布的随机变量，并绘制了生成的随机变量的散点图。

需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际使用中可能涉及到更复杂的依赖结构和参数设置。希望这个例子能够帮助你更好地理解在MATLAB中如何使用copula函数。

matlab计算三元阿基米德copula函数

matlab计算三元阿基米德copula函数阿基米德copula函数是一种常用于模拟多维随机变量的copula函数。它是通过一个参数化的生成函数来定义的，可以用来描述变量之间的依赖关系。假设我们有三个随机变量X、Y和Z，它们的分布函数分别为FX(x)、FY(y)和FZ(z)。阿基米德copula函数C(u,v,w)的定义如下：C(u,v,w)=ψ⁻¹(ψ(u)+ψ(v)+ψ(w)) 其中，ψ(·)是一个单调递减函数，ψ⁻¹(·)是它的逆函数。在阿基米德copula函数中，每个随机变量的分布函数都通过ψ函数的变换得到，然后再将变换后的值相加并通过ψ⁻¹函数逆变换回来。在MATLAB中，我们可以通过以下步骤计算三元阿基米德copula函数： 1. 定义生成函数ψ(·)和它的逆函数ψ⁻¹(·)。常用的生成函数有Clayton、Gumbel和Frank函数，它们分别对应不同的依赖结构。例如，如果我们选择Clayton copula函数，生成函数和逆函数可以定义如下： ψ(u) = (u^(-theta) - 1)^(1/theta) ψ⁻¹(u) = (1 + theta*u)^(-1/theta) 其中，theta是Clayton copula函数的参数。 2.计算每个随机变量的累积分布函数FX(x)、FY(y)和FZ(z)。 3.将每个随机变量的累积分布函数通过生成函数ψ(·)进行变换，得到ψ(FX(x))、ψ(FY(y))和ψ(FZ(z))。

4. 将变换后的值相加，并通过逆函数ψ⁻¹(·)逆变换回去，得到三元阿基米德copula函数C(u,v,w)。下面是MATLAB代码示例，用于计算三元阿基米德copula函数： ```matlab %定义生成函数和逆函数 theta = 2; % Copula函数的参数 %定义随机变量和分布函数 X = linspace(0, 1, 100); % X的取值范围 Y = linspace(0, 1, 100); % Y的取值范围 Z = linspace(0, 1, 100); % Z的取值范围 FX=X;%X的累积分布函数 FY=Y;%Y的累积分布函数 FZ=Z;%Z的累积分布函数 [u, v, w] = ndgrid(FX, FY, FZ); C = psi_inv(psi(u) + psi(v) + psi(w)); % 绘制阿基米德copula函数的3D表面图 figure(; surf(X, Y, C); xlabel('X');

copulafit函数

copulafit函数的详细解释 1. 定义和用途 copulafit函数是MATLAB中的一个统计工具箱函数，用于拟合和估计联合分布函数中的依赖结构，特别是使用Copula方法进行建模。Copula是一种用于描述随机变量之间依赖关系的概率分布函数。在金融学、风险管理、可靠性工程等领域，了解随机变量之间的依赖关系非常重要。通过建立联合分布函数模型，可以更好地理解和预测相关变量之间的关系、风险以及其他重要统计指标。 copulafit函数通过最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）方法来拟合Copula模型，并返回拟合后的参数。这些参数可用于生成符合所选Copula 模型的随机样本，以及进行其他进一步的分析。 2. 函数工作方式 2.1 输入参数 copulafit函数包含两个输入参数： •family：表示所选Copula模型类型的字符串。常见的Copula模型类型有：‘Gaussian’、‘t’、‘Clayton’、’Frank’和’Gumbel’等。不同类型的Copula模型对应不同形状和性质的依赖结构。 •u：一个n×d的矩阵，其中n是样本数，d是变量的维度。矩阵的每一行包含了一个观测值向量。 2.2 输出结果 copulafit函数返回两个输出参数： •param：一个1×k的向量，其中k是所选Copula模型所需的参数个数。该向量包含了估计得到的Copula模型参数。 •ci：一个k×2的矩阵，表示估计得到的Copula模型参数的置信区间。 2.3 函数流程 copulafit函数的工作流程如下： 1.检查输入参数是否合法，并初始化一些变量和参数。 2.根据所选Copula模型类型，计算依赖结构函数（dependence function）和其导数。不同类型的Copula模型具有不同形式和性质的依赖结构函数。

matlab 中vine-copula 函数 -回复

matlab 中vine-copula 函数-回复 Matlab中的vinecopula函数被广泛应用于处理依赖关系和构建多变量模型。它提供了基于葡萄藤混合模型的灵活工具，用于建模和分析多变量随机变量之间的依赖性。本文将深入探讨vinecopula函数的各个方面和实际应用，为读者提供全面的理解。首先，我们需要了解葡萄藤混合模型的概念。葡萄藤是一种树状结构，用于表示多维随机变量之间的依赖结构。它通过一系列的二元copula函数来描述依赖关系。每个copula函数都用于描述一个变量与之前变量的依赖关系。因此，一个葡萄藤模型由多个copula函数组成。 vinecopula函数在Matlab中的语法如下： matlab [V, U] = vinecopula(family, theta) 其中，family是一个n-by-n的矩阵，表示各个变量之间的copula family。theta是一个n-by-n的矩阵，表示各个变量之间的copula参数。V是一个n-by-n的矩阵，表示通过vinecopula函数生成的变量的值。U是一个n-by-n的矩阵，表示通过vinecopula函数生成的变量的累积分布函数值。

现在，我们来一步一步解释vinecopula函数的用法。第一步：导入相关库在使用vinecopula函数之前，我们需要导入Matlab的统计工具箱和copula工具箱。可以使用以下命令导入： matlab 导入统计工具箱 import statistics.toolbox.* 导入copula工具箱 import copulafuncs.* 第二步：创建copula family和参数在调用vinecopula函数之前，需要创建copula family矩阵和相应的参数矩阵。copula family矩阵指定每个变量之间的依赖关系类型，常见的类型包括Gaussian、t、Clayton、Frank、Gumbel等。参数矩阵用于指定每个copula family的参数值。 matlab

matlab经典代码

matlab经典代码 MATLAB 是一种数学软件，可用于科学计算、数据分析、可视化和算法开发等。下面是一些经典的 MATLAB 代码: 1. 求和代码 ```matlab sum = 0; for i = 1:size(x,2) sum = sum + x(i,1); end end ``` 2. 矩阵乘法代码 ```matlab A = [3 4; 5 2]; B = [1 2; 3 4]; C = A*B; ``` 3. 求平均值代码 ```matlab x = [3 4; 5 2]; mean = sum(x) / size(x,1); ```

4. 判断正误代码 ```matlab x = [2 3]; if x > 1, disp("x > 1 正确"); else disp("x > 1 错误"); end ``` 5. 矩阵求和代码 ```matlab A = [3 4; 5 2]; sum = 0; for i = 1:size(A,2) sum = sum + A(i,1); end end ``` 6. 求最大值和最小值代码 ```matlab A = [3 4; 5 2]; max = max(A);

min = min(A); disp(["最大值为:", num2str(max)]); disp(["最小值为:", num2str(min)]); ``` 7. 求和与平均值相结合的代码 ```matlab x = [3 4; 5 2]; sum = sum(x); mean = mean(x); disp(["和为:", num2str(sum)]); disp(["平均值为:", num2str(mean)]); ``` 这些 MATLAB 代码只是其中的一部分，当然还有很多其他的代码可以用于不同的场景。

蒙特卡洛方法 matlab代码

蒙特卡洛方法 matlab代码蒙特卡洛方法是一种随机模拟的数值计算方法，广泛应用于金融、物理、计算机科学、统计学等领域。在这里，我们将介绍如何用matlab实现蒙特卡洛方法。本文主要内容包括：蒙特卡洛方法的基本原理、常见应用、matlab代码实现、实例应用等。一、蒙特卡洛方法基本原理蒙特卡洛方法是一种基于统计学的数值计算方法，其基本原理是使用随机数模拟复杂系统的行为，从而获得数值上的解决方案。它的核心思想是，通过大量的重复实验来模拟随机过程，最终得到与实际结果相似的概率性解决方案。蒙特卡洛方法有许多不同的应用，例如解决随机过程和数学物理问题、评估金融和投资风险等。二、蒙特卡洛方法常见应用蒙特卡洛方法在许多领域都有广泛应用。以下是一些蒙特卡洛方法的应用： 1. 金融和投资风险评估：通过模拟资产价格的随机行为，可以估计资产组合的波动性和风险。 2. 物理建模：用来计算复杂系统的行为，例如氢气中原子之间的相互作用。 3. 工程设计：用于模拟复杂系统的行为，例如机械系统的振动行为。 4. 统计学：用于估算总体参数的不确定性和置信区间。蒙特卡洛方法的实现过程包括以下几个步骤: 1. 选择模型：选择适合模型，其模型应足够灵活，可以处理不同类型的数据和数据格式。 2. 生成随机数：应生成适量的随机数。这些随机数可以是具有不同分布的数值，例如正态分布、均匀分布等。 3. 执行计算：为获得数值上的解决方案，应对随机数进行计算。 1. 步骤1：选择模型例如，我们要计算正态分布的均值。这是一种非常基本的蒙特卡洛问题。 2. 步骤2：生成随机数我们可以用matlab生成伪随机数，例如normal随机数：

双变量联合概率分布matlab copula -回复

双变量联合概率分布matlab copula -回复什么是双变量联合概率分布和copula，以及如何使用MATLAB进行copula分析。引言：为了研究两个或多个随机变量之间的依赖关系，统计学家和数理金融学家常常使用联合概率分布。其中，双变量联合概率分布是一种描述两个随机变量之间关系的方法。为了更好地分析和理解这种关系，copula便应运而生。copula是一个数学函数，用来将边际概率分布连接起来，并刻画这些随机变量之间的依赖关系。本文将详细介绍双变量联合概率分布和copula，在MATLAB中进行copula分析的方法。第一部分：双变量联合概率分布 1.1 概念解释双变量联合概率分布是指在双变量随机变量(X,Y)上，两个变量同时取某个特定值的概率。也就是说，给定两个变量的取值，联合概率分布能够描述两个变量同时满足这些取值的可能性。 1.2 边缘概率分布函数双变量联合概率分布和边缘概率分布函数息息相关。边缘概率分布函数是指每个随机变量在某个特定值处的概率。在联合概率分布中，我们可以使

用边缘概率分布函数来计算某个随机变量的条件概率。 1.3 条件概率分布函数随机变量的条件概率分布函数是指在给定另一个随机变量取某个特定值的条件下，某个随机变量取某个值的概率。第二部分：copula 2.1 概念解释 Copula是一种用来刻画多个随机变量边缘分布和联合分布之间关系的函数。它将边际分布连接起来，以刻画随机变量之间的相关性，同时保留了它们的边际特征。 2.2 Copula函数的性质 Copula函数具有以下几个重要的性质： - 给定边际分布，Copula函数是唯一确定的。 - Copula函数的取值范围是一个n维单位超立方体，其中n为变量的个数。 - Copula函数的边缘概率分布是均匀分布。 - Copula函数能够使用不同的方法来刻画不同类型的依赖关系，如正相关、负相关和无线相关等。

kendall秩相关系数与copula的matlab代码

kendall秩相关系数与copula的matlab代码本文将围绕“Kendall秩相关系数与Copula的Matlab代码”展开阐述，并逐步介绍它们的相关理论知识和实现过程。一、Kendall秩相关系数 Kendall秩相关系数是一种描述两个变量之间相关程度的统计指标。它度量的是两个变量在变化过程中的等级关系的相似程度，而不是关注它们的具体数值。Kendall秩相关系数的值介于-1到1之间，其中0表示两个变量没有相关性，1表示完全正相关，-1表示完全负相关。Kendall秩相关系数的计算公式如下： $$\tau = \frac{\sum{i

matlab 中vine-copula 函数

matlab 中vine-copula 函数 vine-copula函数是一种用于拟合和模拟多变量随机变量的概率分布的方法。它在金融、风险管理和保险等领域中得到广泛应用。vine-copula函数基于copula理论，使用copula函数来描述随机变量之间的依赖关系。在vine-copula函数中，VineCopula函数是最主要的函数之一。它可以根据输入的数据拟合一个copula模型，并用于模拟随机变量。VineCopula函数可以用几种不同的方法建立copula模型，如C-Vine、D-Vine、R-Vine和G-Vine。 C-Vine是最常用的vine-copula方法，它基于树状结构来建立copula模型。D-Vine方法则是基于一个二维copula建立模型。R- Vine方法是在D-Vine的基础上扩展而来，可以处理更高维度的数据。 G-Vine方法则是R-Vine方法的一种改进，可以更好地处理非标准化的数据。 VineCopula函数中的一个重要参数是copula家族。copula家族描述了变量之间的依赖结构。常见的copula家族有高斯copula、t-

copula、Clayton copula、Gumbel copula等。每个家族都具有不同的性质，可以根据数据的特性选择合适的家族。使用vine-copula函数进行建模的过程通常包括以下几个步骤： 1.准备数据：将要建模的多变量数据整理为一个矩阵，每一列代表一个变量。 2.定义copula家族：根据数据的特性，选择合适的copula家族。 3.拟合copula模型：使用VineCopula函数拟合一个copula模型，得到模型的参数。 4.检验拟合效果：评估拟合的模型对观测数据的拟合程度，可以使用拟合优度指标（如Kendall's tau等）来评估。 5.模拟随机变量：使用拟合的模型生成模拟数据，用于进行风险分析、蒙特卡洛模拟等。 VineCopula函数还提供了其他一些功能和方法，如模型选择、参数估计、相关性计算等。用户可以根据具体的需求选择合适的方法和函数进行操作。

copula函数确定三组数据联合分布的代码

Copula函数是一种描述多元随机变量之间依赖关系的工具。在Python中，我们可以使用`pycopula`库来创建和拟合Copula模型。以下是一个简单的例子，展示如何使用Copula函数确定三组数据的联合分布。首先，安装`pycopula`库： ```bash pip install pycopula ``` 然后，使用以下代码： ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from pycopula.copula import Copula from pycopula.visualization import scatter_2d from scipy.stats import norm, multivariate_normal

# 生成三组数据 np.random.seed(0) data = np.random.normal(size=(100, 3)) data = norm.cdf(data) # 将数据转换为标准正态分布 # 创建Copula模型 copula = Copula(multivariate_normal, dim=3) copula.fit(data) # 生成样本 synthetic_data = copula.sample(len(data)) # 可视化原始数据和合成数据 plt.figure(figsize=(10, 6)) scatter_2d(data[:, 0], data[:, 1], data[:, 2]) plt.title('Original Data') scatter_2d(synthetic_data[:, 0], synthetic_data[:, 1], synthetic_data[:, 2]) plt.title('Synthetic Data from Copula') plt.show() ``` 这个例子中，我们首先生成了一个三维的随机数据集。然后，我们

双变量联合概率分布matlab copula

双变量联合概率分布是指两个随机变量X和Y的联合分布。在统计学和概率论中，联合概率分布描述了两个或多个随机变量同时取某些值的可能性。matlab是一种功能强大的数学软件，它可以用来计算和可视化双变量联合概率分布。copula是用来描述两个或多个随机变量之间依赖关系的数学工具，它可以将变量的边缘分布和联合概率分布分离开来，从而更好地描述变量之间的关系。在matlab中，我们可以使用copulatoolbox来处理copula。对于双变量联合概率分布，我们首先要定义两个边缘分布，然后再用copula 来描述它们之间的依赖关系。接下来，我将介绍如何在matlab中使用copulatoolbox来计算和可视化双变量联合概率分布。 1. 定义边缘分布在matlab中，我们可以使用normpdf函数来定义正态分布。我们可以定义X和Y的边缘分布为标准正态分布，代码如下： ```matlab X = -3:0.1:3; Y = -3:0.1:3; mu = 0; sigma = 1; pdfX = normpdf(X, mu, sigma);

pdfY = normpdf(Y, mu, sigma); ``` 2. 定义copula 在matlab中，我们可以使用copulaparam函数来定义copula的参数。我们可以使用二元t分布来定义copula，代码如下： ```matlab rho = 0.5; %相关系数 df = 5; %自由度 family = 't'; %分布类型 param = copulaparam('t', [rho, df]); ``` 3. 计算联合分布在matlab中，我们可以使用copulacdf函数来计算联合概率分布。代码如下： ```matlab [u, v] = meshgrid(0:0.1:1, 0:0.1:1); %设置横纵坐标 C = copulacdf('t', [u(:), v(:)], param); %计算联合概率分布

双变量联合概率分布matlab copula -回复

双变量联合概率分布matlab copula -回复【双变量联合概率分布matlab copula】一步一步回答在概率论和统计学中，联合概率分布是用来描述两个或多个随机变量之间的关系的。而双变量联合概率分布则是用来描述两个随机变量之间关系的特定情况。在实际应用中，有时候我们关注的不仅仅是两个变量本身的概率分布，还关注两个变量之间的相关性。而copula函数是一种常用的工具，用于建立两个变量之间的相关性模型。在本文中，我们将使用Matlab 来介绍双变量联合概率分布和copula函数的使用。首先，我们需要准备一些数据。假设我们有两个随机变量X和Y，它们的取值范围分别为[0,1]和[0,1]。我们可以使用Matlab中的rand函数来生成一些随机数据。 matlab X = rand(1000,1); Y = rand(1000,1); 接下来，我们可以使用Matlab中的hist3函数来绘制X和Y的直方图和二维的相关图。直方图可以帮助我们直观地了解变量的分布情况，二维相关图可以帮助我们观察两个变量之间的关系。

matlab figure; subplot(2,2,1); histogram(X); title('X直方图'); subplot(2,2,2); histogram(Y); title('Y直方图'); subplot(2,2,[3,4]); hist3([X,Y]); title('X和Y的二维相关图'); 通过运行上述代码，我们可以得到X和Y的直方图以及二维相关图。通过直方图，我们可以看到X和Y的取值范围都在[0,1]之间，符合我们的设定。而通过二维相关图，我们可以看到X和Y之间的关系。接下来，我们将使用copula函数来建立X和Y之间的相关性模型。在Matlab中，copula函数提供了一些常见的copula函数，比如高斯copula，t-copula等。这些函数可以用来模拟不同种类的相关性。在这里，我们将使用高斯copula来建立X和Y之间的相关性模型。

matlab计算三元阿基米德copula函数

三元阿基米德Copula函数通常用于模拟和分析多变量随机变量之间的依赖关系。下面是一个MATLAB代码示例，用于计算三元阿基米德Copula函数。请注意，这只是一个示例，具体的参数和Copula函数类型可能需要根据您的需求进行调整。 ```matlab % 导入Statistics and Machine Learning Toolbox import stats.* % 定义三元阿基米德Copula函数类型（例如，Clayton Copula） theta = 2; % 这是Copula函数的参数，您可以根据需要进行调整 % 创建一个Copula对象 copulaType = 'Clayton'; % 您可以根据需要选择其他类型，如Gumbel或Frank copula = copulaparam(copulaType, theta); % 生成随机变量 n = 1000; % 样本大小 u1 = copularnd(copula, n); % 第一个随机变量 u2 = copularnd(copula, n); % 第二个随机变量 u3 = copularnd(copula, n); % 第三个随机变量 % 根据Copula函数生成三元随机变量 % 假设您有三个边缘分布，例如正态分布 % 可以使用inverse函数将Copula变量映射到边缘分布上 % 假设三个边缘分布的参数如下 mu1 = 0; sigma1 = 1; mu2 = 0; sigma2 = 1; mu3 = 0; sigma3 = 1; % 使用逆变换将Copula变量映射到边缘分布 x1 = norminv(u1, mu1, sigma1); x2 = norminv(u2, mu2, sigma2); x3 = norminv(u3, mu3, sigma3); % 现在x1，x2和x3包含了从三元阿基米德Copula函数生成的随机变量 % 可以根据需要执行其他分析或模拟操作 ``` 请注意，这只是一个示例，实际应用中的参数和边缘分布可能会有所不同。您可以根据您的具体需求调整这些参数和代码。此外，MATLAB的Statistics and Machine Learning Toolbox提供了更多用于Copula分析的功能，您可以查阅相关文档以深入了解。

Frank copula R程序语句

### R code from vignette source 'Frank-Rmpfr.Rnw' ################################################### ### code chunk number 1: preliminaries ################################################### op.orig <- options(width = 75, SweaveHooks= list(fig=function() par(mar=c(5.1, 4.1, 1.1, 2.1))), useFancyQuotes = FALSE, ## for JSS, but otherwise MM does not like it: ## prompt="R> ", continue=" ")# 2 (or 3) blanks: use same length as 'prompt' copDDir <- system.file('doc', package='copula') Sys.setenv(LANGUAGE = "en") if(.Platform$OS.type != "windows") Sys.setlocale("LC_MESSAGES","C") ################################################### ### code chunk number 2: nacopula-dDiagA (eval = FALSE) ################################################### ## copula:::dDiagA ################################################### ### code chunk number 3: nacopula-dDiagA-show ################################################### writeLines(head(capture.output(print( copula:::dDiagA )), -1)) ################################################### ### code chunk number 4: my-dDiagA ################################################### dDiagA <- function(u, th, d, iPsi, absdPsi, absdiPsi, log = FALSE) { stopifnot(is.finite(th), d > 0, is.function(iPsi), is.function(absdPsi), is.function(absdiPsi)) if(log) { log(d) + absdPsi(d*iPsi(u,th), th, log = TRUE) + absdiPsi(u, th, log = TRUE) } else {

谱聚类算法的matlab代码

谱聚类算法的matlab代码谱聚类是一种用于无监督分类和聚类的算法，它可以根据数据之间的相似性将数据分为不同的类别。在谱聚类中，数据点被表示为一个图的节点，相似性被表示为边的权重，然后将这个图转换为拉普拉斯矩阵，通过对拉普拉斯矩阵进行谱分解得到数据的特征向量，最终将数据点根据特征向量进行划分。以下是谱聚类算法的matlab代码： 1. 载入数据首先，需要从文件中读取数据，并将其转换为矩阵形式。 ```matlab data = dlmread('data.txt'); % 读取数据 ``` 2. 构建相似度矩阵在谱聚类中，需要根据数据点之间的相似度构建一个相似度矩阵。可以使用高斯核函数计算数据点之间的相似度，并将相似度作为矩阵的元素。 ```matlab sigma = 1; % 高斯核函数的参数 n = size(data, 1); % 数据点的数量 W = zeros(n, n); % 相似度矩阵 for i=1:n for j=1:n

d = norm(data(i,:) - data(j,:))^2; W(i,j) = exp(-d/(2*sigma^2)); end end ``` 3. 构建拉普拉斯矩阵根据相似度矩阵，可以构建拉普拉斯矩阵。拉普拉斯矩阵可以分为未归一化拉普拉斯矩阵、对称归一化拉普拉斯矩阵和随机游走归一化拉普拉斯矩阵三种形式，具体使用哪种形式可以根据实际情况进行选择。 ```matlab D = diag(sum(W, 2)); % 度矩阵 L = D - W; % 拉普拉斯矩阵 ``` 4. 求解特征值和特征向量通过对拉普拉斯矩阵进行谱分解，可以得到特征值和特征向量。 ```matlab [V, ~] = eig(L); % 求解拉普拉斯矩阵的特征向量和特征值 ``` 5. 对特征向量进行归一化和降维通常情况下，只需要保留前k个特征向量，并对这些特征向量进行归一化和降维。

Copula理论MATLAB应用实例

%-------------------------------------------------------------------------- % Copula理论及其在matlab中的实现程序应用实例 %-------------------------------------------------------------------------- %******************************读取数据************************************* % 从文件hushi.xls中读取数据 hushi = xlsread('hushi.xls'); % 提取矩阵hushi的第5列数据，即沪市的日收益率数据 X = hushi(:,5); % 从文件shenshi.xls中读取数据 shenshi = xlsread('shenshi.xls'); % 提取矩阵shenshi的第5列数据，即深市的日收益率数据 Y = shenshi(:,5); %****************************绘制频率直方图********************************* % 调用ecdf函数和ecdfhist函数绘制沪、深两市日收益率的频率直方图 [fx, xc] = ecdf(X); figure; ecdfhist(fx, xc, 30); xlabel('沪市日收益率'); % 为X轴加标签 ylabel('f(x)'); % 为Y轴加标签 [fy, yc] = ecdf(Y); figure; ecdfhist(fy, yc, 30); xlabel('深市日收益率'); % 为X轴加标签 ylabel('f(y)'); % 为Y轴加标签 %****************************计算偏度和峰度********************************* % 计算X和Y的偏度 xs = skewness(X) ys = skewness(Y) % 计算X和Y的峰度 kx = kurtosis(X) ky = kurtosis(Y) %******************************正态性检验*********************************** % 分别调用jbtest、kstest和lillietest函数对X进行正态性检验 [h,p] = jbtest(X) % Jarque-Bera检验 [h,p] = kstest(X,[X,normcdf(X,mean(X),std(X))]) % Kolmogorov-Smirnov检验