Multivariate Copula Analysis Toolbox (MvCAT)：一个使用多种 copula 进行多变量分析的工具箱。-matlab开发

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