我正致力于在 Python 中实现一个基本的蒙特卡罗模拟器，用于我尝试做的一些项目管理风险建模(基本上是 Crystal Ball/@Risk，但在 Python 中)。
我有一组 n 随机变量(所有 scipy.stats 实例)。我知道我可以使用 rv.rvs(size=k) 从每个 n变量。k 独立 观察
我想通过指定一个 n x n 半正定相关矩阵来引入变量之间的相关性。
在 scipy 中有没有一种干净的方法来做到这一点？
我尝试过的
This answer和 this answer似乎表明“copulas”将是一个答案，但我没有在 scipy 中看到任何对它们的引用。
This link似乎实现了我正在寻找的东西，但我不确定 scipy 是否已经实现了这个功能。我也希望它适用于非正态变量。
似乎Iman, Conover paper是标准方法。
最佳答案
如果您只想通过高斯 Copula (*) 进行关联，则可以使用 numpy 和 scipy 分几步计算。
创建具有所需协方差的多元随机变量，numpy.random.multivariate_normal，并创建一个(nobs by k_variables)数组
应用 scipy.stats.norm.cdf 将正态转换为均匀随机变量，对于每个列/变量以获得均匀的边际分布
应用 dist.ppf 将均匀边距转换为所需的分布，其中 dist 可以是 scipy.stats
(*) Gaussian copula 只是一种选择，当我们对尾部行为感兴趣时它不是最好的，但它是最容易使用的 例如 http://archive.wired.com/techbiz/it/magazine/17-03/wp_quant?currentPage=all
两个引用
https://stats.stackexchange.com/questions/37424/how-to-simulate-from-a-gaussian-copula
http://www.mathworks.com/products/demos/statistics/copulademo.html
(我可能不久前用 python 做过这个，但现在没有任何脚本或函数。)
关于python - scipy - 生成具有相关性的随机变量，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/27727762/
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我正在查看instance_variable_set的文档并看到给出的示例代码是这样做的:obj.instance_variable_set(:@instnc_var,"valuefortheinstancevariable")然后允许您在类的任何实例方法中以@instnc_var的形式访问该变量。我想知道为什么在@instnc_var之前需要一个冒号:。冒号有什么作用？ 最佳答案 我的第一直觉是告诉你不要使用instance_variable_set除非你真的知道你用它做什么。它本质上是一种元编程工具或绕过实例变量可见性的黑客攻击
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