基于R、Python的Copula变量相关性分析及AI大模型应用

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在工程、水文和金融等各学科的研究中，总是会遇到很多变量，研究这些相互纠缠的变量间的相关关系是各学科的研究的重点。虽然皮尔逊相关、秩相关等相关系数提供了变量间相关关系的粗略结果，但这些系数都存在着无法克服的困难。例如，皮尔逊相关系数只能反映变量间的线性相关，而秩相关则更多的适用于等级变量。大多数情况下变量间的相关性非常复杂，而且随着变量取值的变化而变化，而这些相关系数都是全局性的，因此无法提供变量间相关性变化的细节；更严重的是这些系数只提供了数值，对于变量间相关的具体结构和函数一无所知。

为了克服各种相关系数的缺点，基于Sklar定理的Copula理论被提出和发展。Copula不但可以提供不同取值范围内变量间相关的结构和函数细节，而且可以应用于相关时间序列及回归分析的研究中，大大拓展了回归及时间序列分析的适用范围。Copula理论一经提出就受到各个学科的广泛关注，现今在水文、工程、金融及环境领域得到广泛应用，已经成为这些领域的热门研究工具。

 【内容简介】：

一、R及Python语言及相关性研究初步

R语言及Python的基本操作各类相关系数的区别及实现R语言及Python中Copula相关包和函数

二、二元Copula理论与实践（一）

Sklar定理与不变性原理椭圆分布与椭圆Copula阿基米德Copula

三、二元Copula理论与实践（二）【R语言为主】

极值相依性与极值CopulaCopula函数的变换：旋转与混合Copula边缘分布估计：参数与非参数方法Copula函数的估计Python的相关实现

四、Copula函数的统计检验与选择【R语言为主】

相依性与对称性检验拟合优度与其它统计检验极值相关性检验模型选择Python相关实现

五、高维数据与Vine Copula 【R语言】

条件分布函数C-Vine CopulaD-Vine Copula

六、正则Vine Copula（一）【R语言】

图论基础与正则Vine树正则Vine Copula族及其简化正则Vine Copula的模拟

七、正则Vine Copula（二）【R语言】

Vine Copula的渐近理论与极大似然法估计正则Vine Copula模型的选择模型检验比较

八、时间序列中的Copula 【R语言】 

时间序列理论初步（稳定性检验、相依性检验）Markov假设时间序列的Copula

九、Copula回归【R语言】

回归的基本理论广义线性回归高斯Copula回归一般Copula回归

十Copula下的结构方程模型【R语言】

结构方程模型的基本原理R语言的结构方程模型Copula结构方程模型的构建模型检验

十一、Copula贝叶斯网络【Python语言】

什么是贝叶斯网络贝叶斯网络与Copula模型的相似性Copula贝叶斯网络的原理Copula贝叶斯网络的Python实现

专题十二Copula的贝叶斯估计 【Python语言】 

贝叶斯统计学基本原理Python中的贝叶斯统计初步Copula贝叶斯先验及其估计Python中实现Copula的贝叶斯估计

专题十三、AI辅助的Copula统计学 

大语言模型是什么？以及它的强项与弱项主要AI的比较与推荐提示词的要点利用AI辅助总结理论及输入要点Python与R语言的人工智能注释AI如何辅助Copula统计编程利用AI辅助理解结果 阅读本书更多章节>>>>

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