pent 估计Copula熵和传递熵 介绍 实现了估计参数熵和传递熵的非参数方法。 估计copula熵的方法由两个简单步骤组成：通过等级统计估计经验copula和使用k最近邻法估计copula熵。 Copula熵是用于多元统计独立性测量和测试的数学概念，并被证明等同于互信息。与Pearson相关系数不同，Copula熵是为非线性，高阶和多元情况定义的，这使其普遍适用。估计copula熵可以应用于很多情况，包括但不限于变量选择[2]和因果发现（通过估计传递熵）[3]。有关更多信息，请参阅Ma and Sun（2011） 。有关中文的更多信息，请点击。 用于估计传递熵的非参数方法包括两个步骤：估计三个copula熵和从估计的copula熵计算传递熵。还提供了条件独立性测试的功能。有关更多信息，请参阅Ma（2019） 。 功能 pent-估计copula熵; Construct_empir

【书名】 An Introduction to Copulas 【作者】Nelsen, Roger B. 【出版社】Springer【版本】2nd ed【出版日期】2006【文件格式】PDF【文件大小】2.28 MB;【页数】250 Pages;【ISBN出版号】ISBN: 978-0-387-28659-4;【资料类别】计量经济学，统计学;【是否缺页】完整;【关键词】Copulas;【内容简介】Copulas are functions that join multivariate distribution functions to their one-dimensional margins. The study of copulas and their role in statistics is a new but vigorously growing field. In this book the student or practitioner of statistics and probability will find discussions of the fundamental properties of copulas and some of their primary applications. The applications include the study of dependence and measures of association, and the construction of families of bivariate distributions. With nearly a hundred examples and over 150 exercises, this book is suitable as a text or for self-study. The only prerequisite is an upper level undergraduate course in probability and mathematical statistics, although some familiarity with nonparametric statistics would be useful. Knowledge of measure-theoretic probability is not required. Roger B. Nelsen is Professor of Mathematics at Lewis & Clark College in Portland, Oregon. He is also the author of "Proofs Without Words: Exercises in Visual Thinking," published by the Mathematical Association of America.

pent 用于估计Copula熵的R包 介绍 Copula熵是用于统计独立性度量的数学概念[1]。在双变量情况下，Copula熵被证明等同于互信息。与Pearson相关系数不同，Copula熵是为非线性，高阶和多元情况定义的，这使其普遍适用。 它具有广泛的应用，包括但不限于： 结构学习； 变量选择[2]； 因果发现（估计转移熵）[3]。 该算法包括两个步骤：使用秩统计量估计经验语料密度，以及使用kNN方法从估计的经验语料密度中估计语料熵。由于两个步骤都使用非参数方法，因此可以将copent算法应用于任何情况而无需进行假设。 在copent包的预印纸上的arXiv。有关更多信息，请参阅[1-3]。有关中文的更多信息，请点击。 功能 copent-主要功能; Construct_empirical_copula-算法的第一步，它通过秩统计来估计数据的经验copula; entknn-算法的

一种截断小样本的时变Copula模型的变结构点的诊断，徐晓环，杨湘豫，基于Copula函数对时间序列的相关性具有独特优势，进行二元正态Copula-GARCH(1,1)建模。提出了将整体时间序列的样本截断成小样本，分别用t

MvCAT 是在 Matlab 中作为用户友好的工具箱（软件）开发的，可帮助科学家和研究人员进行严格而全面的多元相关性分析。 它使用具有1至3个参数的26个系动词科来描述两个随机变量的依存结构。 MvCAT使用局部优化以及贝叶斯框架内的马尔可夫链蒙特卡罗模拟，通过将copula系列与可用数据进行对比来推断copula系列的参数值。 如果使用 MCMC 模拟进行贝叶斯分析，则可以从 copula 参数的后验分布中获得每个 copula 族的不确定性估计。 贝叶斯框架内的 MCMC 不仅提供了对全局最优值的稳健估计，而且还近似了 copula 族的后验分布，可用于构建 copula 的预测不确定性范围。 局部优化方法容易陷入局部最优（有关更多信息，请参见 Sadegh 等人，2017）。 用户可以选择可用的 26 个 copula 的任何子集，MvCAT 将执行分析并根据它们的性能对选定的 c

借鉴K-S检验的思想，应用到copula分布估计算法边缘分布函数的选取中。在估计概率模型阶段，根据实际样本点来建立模型确定所服从的边缘分布函数，其中采用多种不同的分布函数(柯西分布、t分布和正态分布等)作为候选的边缘分布函数。在参数估计阶段，采用PMLE估计copula函数参数的方式进行仿真实验。根据所服从的不同的边缘分布分别进行采样，从而增加种群多样性，改善基于 copula分布估计算法的执行效率。

2007 年为硕士论文编写的函数：“使用 copula 模拟相关随机变量。在金融和保险中的应用”。 函数包括 MVCOPRND - 多变量 copula 生成器，CMLSTAT，用于使用典型最大似然法估计 copula 参数。 Peter Perkins 的函数 COPULAPARAM 和 DEBYE1。

matlab copula代码 贝叶斯 Copula 选择 这组 Matlab (TM) 文件提供了在给定一组 copula 和 fractiles 的情况下估计最佳 copula 所需的函数。 该方法在 Huard, D.、Évin, G. 和 Favre, AC 的论文中有所描述。 贝叶斯 Copula 选择，计算统计和数据分析杂志，2005, 51, 809-822。 目前，仅支持双变量 copula 的一个子集，即 Clayton、Gumbel、Frank、Gaussian、AMH、FGM、Arch12、Arch14、Ind。 主要函数是 bcs.m，它计算 copula 族集合的概率。 请参阅 tests/example.m 以了解它是如何工作的。 功能说明 bcs：给定数据，返回每个 copula 族的权重。 check_alpha：返回一个布尔值，指示 copula 参数的有效性。 check_tau：返回一个布尔值，指示给定 copula 的 Kendall tau 的有效性。 constrain_tau：将 tau 中的边界约束到由 copula 转换的域。 copu

MATLAB生 Copula理论及应用实例

基于神经网络Copula函数的相关性分析，李海滨，孙立君，在结构的可靠性分析中，构建变量之间的联合分布函数是尤为重要的一环。由于变量之间存在相关性，因此如何能够准确构建变量之间的