请教R语言copula参数估计的若干问题

Python013

请教R语言copula参数估计的若干问题,第1张

r语言 怎么用copula计算var 解决方案1： 直接用缉鼎光刮叱钙癸水含惊ifft()例如信号x y=fft(x)%对信号傅里叶变换到频域 z=ifft(y)%对信号y傅里叶反变换到时域， 解决方案2： 工具箱埃IFFT()函数

不能发链接，所以我复制过来了。

#载入程序和数据

library(RSNNS)

data(iris)

#将数据顺序打乱

iris <- iris[sample(1:nrow(iris),length(1:nrow(iris))),1:ncol(iris)]

#定义网络输入

irisValues <- iris[,1:4]

#定义网络输出，并将数据进行格式转换

irisTargets <- decodeClassLabels(iris[,5])

#从中划分出训练样本和检验样本

iris <- splitForTrainingAndTest(irisValues, irisTargets, ratio=0.15)

#数据标准化

iris <- normTrainingAndTestSet(iris)

#利用mlp命令执行前馈反向传播神经网络算法

model <- mlp(iris$inputsTrain, iris$targetsTrain, size=5, learnFunc="Quickprop", learnFuncParams=c(0.1, 2.0, 0.0001, 0.1),maxit=100, inputsTest=iris$inputsTest, targetsTest=iris$targetsTest)

#利用上面建立的模型进行预测

predictions <- predict(model,iris$inputsTest)

#生成混淆矩阵，观察预测精度

confusionMatrix(iris$targetsTest,predictions)

#结果如下：

#predictions

#targets 1 2 3

# 1 8 0 0

# 2 0 4 0

# 3 0 1 10