基于Matlab的两变量Copula函数拟合应用——以干旱研究为例

简介：
本研究利用MATLAB软件实现对两变量Copula函数的参数估计与模型选择，并应用于干旱频率和强度的相关性分析。通过实例验证，展示了该方法在气候变化背景下评估极端水文事件关联性的实用性。 利用Matlab实现干旱两个变量（如干旱历时与干旱强度）之间的联合分布变化，可以通过以下步骤完成：绘制干旱历时和强度的频率直方图；计算偏度和峰度；调用jbtest、kstest和lillietest函数进行正态性检验；调用ecdf函数求经验分布函数值；使用ksdensity函数进行核密度估计，并绘制相应的图表。此外，还需要绘制二元频数直方图与频率直方图，计算Copula参数的估计值并绘制定量t-Copula、Clayton Copula、Frank Copula和Gumbel Copula等常用Copula函数的密度及分布图形；求Kendall秩相关系数和Spearman秩相关系数以评估变量间的依赖关系。通过这些步骤，可以对两变量之间的联合分布进行详细的拟合与检验工作，并且将代码中的数据替换为其他类型的数据后同样适用。