用RVineSim 函数从藤copula模型中生成大量的模拟数据,
然后计算模拟数据中有多少比例的样本在每个维度上都不超过设定的点的坐标。
这个比例就是你点的近似CDF值。
样本数量越大,近似结果通常越准确。
参考代码
library(VineCopula)
# 假设RVM是已经拟合的Vine copula模型
# 生成大量的模拟数据
n_sim = 10000 # 模拟样本数量
sim_data = RVineSim(n_sim, RVM)
# 计算给定点的CDF值
point = c(0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5) # 设定一个点
# 转换模拟数据和点为适合比较的形式
cdf_estimate = mean(apply(sim_data, 1, function(x) all(x <= point)))
print(cdf_estimate)
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