Gaussian Звязак с т палямі

Я спрабую адпавядаць Gaussian Копулы с т бакамі да маіх дадзеных (часопіс вяртанне двух акцый). Ён ужо працаваў гауссовского Копула з нармальнымі палямі з:

normcopula_dist = mvdc (копула = normalCopula (normrho, цьмянае = 2), поля = с ( "норма", "норма"),                     paramMargins = спіс (спіс (сярэдняе = db_mu, с.о. = db_sd),                                       ліст (сярэдняе = cb_mu, с.о. = cb_sd)))

Маё пытанне, як я магу імітаваць мае дадзеныя с т палямі? Тут я магу толькі ўсталяваць параметр для Фра, але мне трэба размеркаванне т Таксама з сярэднім значэннем і стандартнае адхіленне маёй звязкі. Любая дапамога тут? Мая ідэя складалася ў тым, каб стварыць шматмерныя назірання нармальнага псеўда, а затым ператварыць іх у размеркаванні т і выкарыстоўваць іх пеленгацыі для ацэнкі, але я не зусім упэўнены, калі гэта worksfine.

2

адказаў няма

0