用for循环对参数向量进行遍历。

我的代码：

%%%%% copula 模型的参数分析

% 最佳迭代次数

k = nuhat; % t分布自由度

for j=1:1:length(linss2)

CDF_t = copulacdf('t',[U1(:),V1(:)],linss2(1,:),k);

CDF_gum = copulacdf('Gumbel',[U1(:),V1(:)],linss2(2,:));

CDF_fra = copulacdf('Frank',[U1(:),V1(:)],linss2(3,:));

end

其中：linss2是迭代得到的3行n列矩阵，n为迭代次数，每一次迭代都会有三个不同的参数值（按列排列）

问题：无法实现

错误使用 copulacdf (第 65 行)

RHO 必须为相关方阵，且大小等于 U 的列数。

出错 copula_parameter (第 129 行)

CDF_t(:,length(linss1)) = copulacdf('t',[U1(:),V1(:)],linss2(1,:),k);

目的：我的U和V数据都是365*1的矩阵，按照逻辑，形成的变量CDF_**应该是365*n，每一个参数值都应该对应一个copulacdf的列向量，

但是上述代码无法运算

有没有老师可以帮助一下

Answer 1

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提示不是已经很明确地告诉你了吗，“RHO 必须为相关方阵，且大小等于 U 的列数”。

copulacdf函数（超链接，自己点进去看） 帮助文档明确写了调用语法

Syntax

y = copulacdf('t',u,rho,nu)

rho — Linear correlation parameters

Linear correlation parameters for the copula, specified as a scalar value or matrix of scalar values.

If u is an n-by-p matrix, then rho is a p-by-p correlation matrix.

If u is an n-by-2 matrix, then rho can be a scalar correlation coefficient.

写代码时候至少应该看看帮助文档，检查自己调用是否符合语法要求并满足参数规格