Ta có thể làm điều này bằng cách quay lại với y và z, nhưng y không chuẩn chuẩn hóa. Bằng cách sử dụng u và V, ta có thể sử dụng hàm chuẩn chuẩn hóa và hàm ngược của nó. Chú ý X = O”1 (v) và z = í>-1 (u). Đầu vào để tính u và V là bách phân vị a, phân phôi như một biến đều chuẩn hóa. Bách phân vị a là một biện trung gian.
Chuyển sang bài toán mô phỏng ư và V phụ thuộc nhau, thuật toán như sau. Đầu tiên, ta tạo ra những giá trị ngẫu nhiên của ư. Sau đó, ta mô phỏng những giá trị ngẫu nhiên của biến đều thứ hai, gọi là U2 trong những ứng dụng tiếp theo. U2 là một biến trung gian biểu thị bách phân vị ngẫu nhiên a. Từ hai giá trị này, ta tìm V-V(U,U2) một phương sai của phân phôi chuẩn chuẩn hóa tích lũy. Các biến đểu UvàV phụ thuộc nhau. Tiếp theo, chúng tôi sẽ trình bày một ví dụ mô phỏng hai biến đều chuẩn hóa.
Chuyển sang bài toán mô phỏng ư và V phụ thuộc nhau, thuật toán như sau. Đầu tiên, ta tạo ra những giá trị ngẫu nhiên của ư. Sau đó, ta mô phỏng những giá trị ngẫu nhiên của biến đều thứ hai, gọi là U2 trong những ứng dụng tiếp theo. U2 là một biến trung gian biểu thị bách phân vị ngẫu nhiên a. Từ hai giá trị này, ta tìm V-V(U,U2) một phương sai của phân phôi chuẩn chuẩn hóa tích lũy. Các biến đểu UvàV phụ thuộc nhau. Tiếp theo, chúng tôi sẽ trình bày một ví dụ mô phỏng hai biến đều chuẩn hóa.
Ứng dụng: mô phỏng hai biến đều chuẩn hóa với copula. Mô phỏng hai biến đều chuẩn hóa phụ thuộc nhau cho phép tạo ra hai biến phụ thuộc Y và z tuân theo bất kỳ phân biến nào, bằng cách coi hai biến đều phụ thuộc đó là bách phân vị của hàm phân biến F của y và z. Quy trình mô phỏng những biến không chuẩn phụ thuộc bắt đầu với điều cốt lõi trên và tiếp tục tính giá trị mô phỏng của z và Y, viết F(Z) = ư và F(Y) = V. Hai biến phụ thuộc “mục tiêu” là Z=F~’(ơ) và Y= F~’(V).
Phần chính bao gồm mô phỏng những biến đều tiêu chuẩn hóa phụ thuộc u và V. Quy trinh có thể được tách ra như sau. Ta bắt đầu bằng cách mô phỏng u = Ulf một số đều chuẩn hóa ngẫu nhiên trong khoảng (0,1) sử dụng máy tạo số ngẫu nhiên (ví dụ như trong ExcelTM). Giả sử = uĩ = 0,525. Tiép đó, ta mô phỏng số đều chuẩn hóa ngẫu nhiên thứ hai, biểu thị bách phân vị a, sử dụng máy tạo số ngẫu nhiên. Ta có U2 = u2 = 0,810. Việc mô phỏng này tạo ra những biến độc lập U1 và Ur U2 là một biển trung gian. Bưóc thứ hai tính toán đối số của hàm chuẩn chuẩn hóa tích lũy với bách phân vị V vì:
Trong phương trình này uĩ = 0,525 và u2 = 0,810. Ta cần có tương quan của copula Gauss làm đầu vào. Hãy giả sửọ = 70%. Phép tính số trở thành:
Trong phương trình này uĩ = 0,525 và u2 = 0,810. Ta cần có tương quan của copula Gauss làm đầu vào. Hãy giả sửọ = 70%. Phép tính số trở thành:
Bằng cách vận hành mô phỏng nhiều lần, ví dụ 200 lần, có thể kiểm tra những bien đều ngẫu nhiên U và V phụ thuộc nhau. Đồ thị rải rác của u và V có độ thon dài theo đường chéo, minh họa tính tính phụ thuộc dương.
Từ
khóa tìm kiếm nhiều: vo no
