copulafit谁用过的？进来看一下

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如果输入 type statgetargs能输出statgetargs的内容说明matlab里有这个函数对不对但是为什么我用copulafit函数的时候，总是报这样的错呢？
??? Undefined command/function 'statgetargs'.

Error in ==> copulafit at 92
[eid,errmsg,alpha,method,options] = statgetargs(pnames, dflts, varargin{:});

另外，请教下statgetargs到底是个什么用法，用来干啥的呢
type了都是英文看不太明白啊，只知道是存储变量名与变量值的？
谁懂的给我说说，感谢啊

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关键词：copulafit Copula opula fit Undefined copulafit

别沉啊
自顶

问题有点奇怪,
你的copulafit函数是和Matlab一起安装的吗？
如果是和Matlab一起安装,
不可能找不到private里面的函数 statgetargs

epoh 发表于 2010-9-15 21:30
问题有点奇怪,
你的copulafit函数是和Matlab一起安装的吗？
如果是和Matlab一起安装,
不可能找不到private里面的函数 statgetargs

我找着了，在toolbox\stats\private里面，copulafit是我自己从这儿下的，我是7.0的里头没有copula函数，你懂Copula多吗，我有几个问题想请教，不知可否？

欢迎提出来讨论.呵呵.

epoh 发表于 2010-9-16 15:44
欢迎提出来讨论.呵呵.

那个statgetargs函数的问题，我把它重新生成一个M文件在\work目录下，已经可以直接应用了
但是我用到了M-Copula，可以copulafit里好像只能应用单独的某个Copula函数，我想到可以用循环，枚举三个Copula函数的权数找到极大似然估计的那组系数，不知道可不可行，我担心程序的工作量太大，怕算不出来，不知道你知不知道这方面的做法。
另外还有一个问题，就是Copula函数的拟合度统计量M，计算公式里头那个“根据Copula函数预测的在单元格G(i,j)内的点的个数”，这个怎么做？

你的M-Copula,是不是指MIXED COPULAS
就是把不同的Copula函数,进行线性组合，成一个Copula函数.
我看过文献是用semi-parametric in two stages.
the first stage estimate the marginals nonparametrically.
the second stage we substitute the estimated
marginals into the copula and estimate the copula parameters by maximum likelihood.
For the mixture model, our goal is to estimate the weights on the distributions
as well as the dependence parameters for each distribution.

Q2:
k:单元格数
格子记为A(i,j)
E(ij)表示落在格子A(i,j)内的实际观测点个数，
T(ij)表示由Copula模型预测得到的落在格子A(i,j)内的点的个数即预测频数，
则评价Copula模型拟合优度的统计量M,很容易可以依公式算出.

7# epoh 首先表示感谢啊
Q1：我也是用两步法完成所有的参数估计，但是单一的copula函数，譬如clayton只有一个参数估计，可是要估计clayton&Gumbel&Frank的混合copula的时候，就得估计6个参数，我想应该得估计出每个参数的值，使得整个MC的释然函数取极大值，单个容易估计，但是那三个系数如果要精确到0.001，那我现在想到的方法就是把每个系数取遍0.000至1，找到最大时的那组系数，就怕这样计算量大，因为大约得计算1000*1000*1000次，不知道有没有更好的办法
Q2：我问的可能涉及到用matlab怎么实现的问题，就是用copula函数预测落在单元格内的点的个数，这个怎么做我不太明白，是不是假设我的样本是1000个，即sum（E（ij））=1000，那我求函数预测的落在单元格内的点的个数的时候，我也要假设总共有1000个点？即sum（A（ij））=1000？

Q1:指的是EM algorithm
EM algorithm, consists of an E-step and an M-step
The E-step computes and updates the conditional probability
           that our observation was from each component copula.
           Given the estimation of weights of each component
           copula density then proceed to the M-Step.
The M-step maximizes the log likelihood to estimate
           the dependence parameters.

Q2:需要一点小编程
   假设 k=10
      就是要把1000观测点数,放进E(10,10) 10 X 10 matrix
                  把1000预测点数,放进T(10,10) 10 X 10 matrix
      然后用for loop,累加 M 统计量.

9# epoh 谢谢指教，好好研究研究。