为什么说Fn是unit-dimensional？是一维，一个自变量的意思吗？

NO.PZ2020033001000046

问题如下：

A copula function C transforms an n-dimensional function on the interval [0, 1] into a unit-dimensional one：

Which of the following statements is not correct ?

选项：

ρ_F is the correlation matrix structure of the joint cumulative function between $G_i{(u_i)}$ and Fn.

$F_1^{-1}$ is used in the mapping process.

Fn is the joint cumulative distribution function.

G_i{(u_i)}

are marginal distribution without well-known distribution properties.

解释：

A is correct.

考点：copula function

解析：G已经被mapping 到F了，ρ_F是mapping之后Fn的相关性矩阵。

A copula function C transforms an n-dimensional function on the interval [0, 1] into a unit-dimensional one：

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品职答疑小助手雍 · 2021年08月08日

嗨，爱思考的PZer你好：

Fn其实是各个已经mapping好的[0,1]的正态分布的关联累计函数，你可以理解成copula的最后一步。（这句话是原版书的原话，理解起来是这样的）

copula这个点确实太复杂了，考试不可能考实操计算的，主要就是把流程记一下。

1.把各种奇奇怪怪的现实中的分布mapping到标准正态分布，（括号里ρ前面的那一堆）

2.把各个标准正态分布通过相关性建立关联。（Fn就是这步）

记住以上就可以了。

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努力的时光都是限量版，加油！

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NO.PZ2020033001000046 问题如下 A copula function C transforms n-mensionfunction on the interv[0, 1] into a unit-mensiononeWhiof the following statements is not corre? A.ρF is the correlation matrix structure of the joint cumulative function between Gi(ui)G_i{(u_i)}Gi(ui) anFn. B.F1−1F_1^{-1}F1−1 is usein the mapping process. C.Fn is the joint cumulative stribution function. Gi(ui)G_i{(u_i)}Gi(ui) are marginstribution without well-known stribution properties. A is correct.考点copula function解析G已经被mapping 到F了，ρF是mapping之后Fn的相关性矩阵。如题，没明白，还有well-known stribution 是什么啊？

2023-01-15 22:00 1 · 回答

NO.PZ2020033001000046 如果题目改成gaussion copul那G（u）应该就是正态分布吧? 李老师上课讲了两种情况，第一种是u1u2都是正态分布，如果a1=a2，那么可以推导出gaussian。第二种是u1u2为非正态分布，那么就是把u1u2 transform 为v1v2（二元正太分布）。是这么理解的吗？

2021-07-17 11:40 1 · 回答

为什么说Fn是unit-dimensional？是一维，一个自变量的意思吗？

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