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sf_copulacdf    

简述
估计多元函数分布值
定义
sf_copulacdf(X:array;CopulaType:string;Rho:array;alpha:float;Options:array):array
参数
名称类型说明
Xarray数组，样本值为均匀分布需要在[0,1]区间内，至少2维
CopulaTypestring字符串，分布函数类型:
椭圆族:gaussian、t，支持多维
阿基米德族:clayton、frank、gumbel，目前仅支持二维
Rhoarray数组，相关系数矩阵，d*d
Alphafloat实数，参数估计值，t分布时为自由度，二元阿基米德分布时为估值参数,默认1;
clayton:[0,∞)； frank:(-∞,∞)
gumbel:[1,∞)
Optionsarray数组，估计规划条件，可为空
返回array数组
  • 范例

    范例01：gaussian分布
    u := Randunif(0,1,300,3);
     
    Rho :=array(
        (1.0000,0.9239,0.0358),
       (0.9239,1.0000,0.0843),
        (0.0358,0.0843,1.0000)
        );
    return sf_Copulacdf(u,"gaussian",rho);

    范例02：t分布
    u := Randunif(0,1,300,3);
      Rho :=array(
      (1,0.923912552224476,0.035770327030089),
      (0.923912552224476,1,0.084276570941762),
      (0.035770327030089,0.084276570941762,1)
      );
      return sf_Copulacdf(u,"t",rho,2);

    范例03：阿基米德族，clayton(frank、gumbel调用相同)
    u := Randunif(0,1,300,2);
      return sf_Copulacdf(u,"clayton",nil,1);
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