如何进行概率积分变换？

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请教各位，由于Copula中必须要用（0，1）之间的数据，所以必须将原始数据进行概率积分变换，具体怎么变换呢？如：假定原始数据x~N(0,1),那么由_{^{F(x)=U(y)得到y是不是就是概率积分变换？但是通过检验，这样变换出来的序列并不服从（0，1）的均匀分布，请问到底该怎么做？}}

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关键词：积分变换 Copula opula 原始数据 均匀分布 概率 积分变换

x=rnorm(1000)

y=pnorm(x)

r=runif(1000)

ks.test(y,r)

myxixi 发表于 2008-6-21 00:17
x=rnorm(1000)y=pnorm(x)r=runif(1000)ks.test(y,r)

library(fGarch)
m1=garchFit(~garch(1,1),data=rsh,trace=F) #garch(1,1)
res1=residuals(m1,standardize=TRUE) #提取标准化残差
pres1=pnorm(res1)#概率积分转换
ks.test(pres1,"punif")
我运行出来p值很小，程序有错吗？

如假包换 发表于 2015-3-22 22:09
library(fGarch)
m1=garchFit(~garch(1,1),data=rsh,trace=F) #garch(1,1)
res1=residuals(m1,standard ...

我做出来的也很小，这是怎么回事啊？

wudizhao 发表于 2015-10-10 09:53
我做出来的也很小，这是怎么回事啊？

同问，为什么？

wudizhao 发表于 2015-10-10 09:53
我做出来的也很小，这是怎么回事啊？

我也做出来p值特别小。。和你有一样的问题，请问你解决了吗？

09小番 发表于 2016-3-8 00:07
同问，为什么？

我也是这个问题 请问你解决了吗

有人解决了么，我也遇到这个问题，P值太小了，求告知，感激不尽

用经验分布，一般情况很难pnorm后通过K-S检验，尽管标准残差的QQ-plot看起来很接近正态

cutconer 发表于 2017-2-18 19:42
用经验分布，一般情况很难pnorm后通过K-S检验，尽管标准残差的QQ-plot看起来很接近正态

请问，用经验分布如何写语句呢