二维Copula最全代码集，涵盖边缘与联合分布优化及蒙特卡洛模拟

简介：
本资源提供全面的二维Copula函数代码集合，包括边缘和联合分布的优化方法以及高效的蒙特卡洛模拟技术。适合深入研究和应用开发使用。 本段落档提供了Copula二维最全代码示例，涵盖边缘分布拟合寻优、联合分布的拟合寻优及蒙特卡洛数据模拟等内容，具体分为四个部分： 1. 变量x1的边缘分布拟合：包括正态分布、对数正态分布、伽马分布、威布尔分布、指数分布和瑞利分布在内共六种常见的边缘分布（仅适用于非负数值）。每一种边缘分布都进行了K-S检验，并通过优化确定了变量x1的最佳边缘分布。 2. 变量x2的边缘部分拟合：内容与第一部分类似，提供了相同类型的六个常见边际分布模型进行分析和选择最优选项。 3. Copula函数的选择及参数估计：包括Gaussian、t、Frank、Gumbel和Clayton五种常用的Copula类型。计算内容涵盖偏度、峰度，以及每种Copula的参数拟合结果；上下尾部相关系数；AIC和BIC值；Kendall秩相关系数与Spearman秩相关系数等统计量，并绘制了密度函数和分布函数图。通过平方欧氏距离来确定最优Copula模型。 4. 蒙特卡洛模拟及概率转换：基于前三步的结果进行蒙特卡洛随机抽样，结合变换规则获得实际数值结果。该代码详细注释，用户可根据具体需求调整数据输入以适应不同场景的应用需求。