copulaparam
连接函数参数等级相关的功能
句法
描述
___= copulaparam（___，返回使用任何先前的语法由一个或多个指定的相关性参数，用另外的选项名称，值）名称，值对参数。例如，您可以指定输入等级相关值是否是斯皮尔曼RHO或Kendall的τ。
例子
生成相关数据使用逆CDF
使用带有Kendall的二元高斯copula从beta分布生成相关随机数据τ秩相关等于-0.5。
计算从秩相关值的线性相关参数。
rng默认%的再现性τ= -0.5;ρ= copulaparam (“高斯”，TAU）
ρ= -0.7071
使用高斯连接函数，以生成依赖随机值的两列的矩阵。
U = copularnd（“高斯”,ρ,100);
每列包含在0和1之间，包括端点100个的随机值，从连续均匀分布采样。
创建一个scatterhist绘制可视化利用Copula函数产生的随机数。
图scatterhist（U（：，1）中，u（：，2））
柱状图显示，交点每一列的数据具有边缘均匀分布。散点图显示，两列数据呈负相关。
使用逆CDF功能BETAINV到均匀的边缘分布的各列变换为随机数从β分布。在第一列中，第一形状参数一个等于1，和第二形状参数乙等于2。在第二列中，第一形状参数一个等于1。5，第二个形状参数呢乙等于2。
B = [BETAINV（U（：，1），1,2），BETAINV（U（：，2），1.5,2）];
创建一个scatterhist将相关的beta分布数据可视化。
图scatterhist (b (: 1), (2):,)
直方图显示了每个变量的边际分布。散点图显示出负相关关系。
验证该样品具有秩相关近似等于所述初始值Kendall的τ。
tau_sample =科尔（B，“类型”，“假象”）
tau_sample =2×21.0000 -0.5135 -0.5135 1.0000
的-0.5135样品等级相关近似等于为-0.5初始值τ。
输入参数
输出参数
介绍了在R2006a
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