1 javoblar

rsgt - bu sizning rasmingiz noto'g'ri talaba-t taqsimotidir. fGarch to'plamini ishlatib ko'ring.

Qayta ishlab chiqilgan:

library(fGarch)
x<-seq(-2.5, +2.5, by=0.001)
plot(x,
     fGarch::dsstd(x, mean = 0, sd = 1, nu = 30, xi = 1 + 0.5),
     type = "l",
     ylim=c(0, 2.4), lty = 1,
     xlab="z",
     ylab=expression(paste("g(z|",nu,",",lambda,")")),
     main="CONDITIONAL DENSITY ESTIMATION")

lines(x,
      fGarch::dsstd(x, mean = 0, sd = 1, nu = 3.0, xi = 1 + 0.5),
      type = "l",
      ylim=c(0, 2.4),
      lty = 2)

lines(x,
      fGarch::dsstd(x, mean = 0, sd = 1, nu = 2.1, xi = 1 + 0.5),
      type = "l",
      ylim=c(0, 2.4),
      lty = 5)

legend(x="topleft", legend = c(expression(paste(eta,"=2.1")),
                               expression(paste(eta,"=3.0")),
                               expression(paste(eta,"=30"))),
       lty=c(5,2,1))

enter image description here

4
qo'shib qo'ydi
Ushbu echim uchun ko'p rahmat! Yana bir savol: $ 0.5 $ o'rniga nima uchun xi = 1 + 0.5 ni ishlatasiz? Men Fernandes va Steelni tarqatishning bu versiyasi Hansenning biridan farq qiladigan taassurot ostida edim.
qo'shib qo'ydi muallif ComputerSaysNo, manba
Va nima uchun boshqa me'yorlarga emas, balki men taklif etgan usulni qo'llagan holda $ \ eta = 30 $ chizig'ini olishim mumkin? Mening tasodifiy tanlovim noto'g'ri? Men bu taqsimotning tasodifiy tanloviga ham qiziqaman, shuning uchun bu men uchun muhim.
qo'shib qo'ydi muallif ComputerSaysNo, manba
Rahmat! Va mening usulim bilan parametrlarning boshqa qadriyatlari uchun nima noto'g'ri ekanini aytib bera olasizmi, men $ \ eta = 30 $ uchun tavsiflangan usul yaxshi ishlayotgan ko'rinadi.
qo'shib qo'ydi muallif ComputerSaysNo, manba
$ alpha = 0.5 $ o'ng burchakka ega, lekin sstd uchun xi = 1 shunchaki chayqalmaydi, shuning uchun o'ng burchakka aylantirish uchun sstd > +0.5
qo'shib qo'ydi muallif Haverholm, manba