基于Copula理论的多元变量相关性分析MATLAB系统发布

资 源 简 介

本项目提供专业的多元统计分析工具，利用Copula函数研究变量间的复杂依赖结构。支持高斯Copula、t-Copula等模型，能估计参数并评估非线性相关性，同时生成直观的可视化报告。适用于金融风险评估、数据挖掘等领域的相关性分析。

详 情 说 明

基于Copula理论的多元变量相关性分析系统

项目介绍

本项目是一个专业的多元统计分析工具，专注于利用Copula函数分析多个变量间的复杂依赖结构。系统通过拟合多种Copula模型来捕捉变量间的非线性相关性，提供全面的统计指标和可视化分析结果，适用于金融风险管理、环境科学、工程可靠性等领域的多变量依赖关系研究。

功能特性

• 多模型支持: 支持高斯Copula、t-Copula、Clayton、Gumbel、Frank等主流Copula模型
• 参数估计: 采用最大似然估计等方法计算Copula函数参数及置信区间
• 相关性度量: 计算Kendall's tau、Spearman's rho等秩相关系数矩阵
• 尾部相关性分析: 提供上下尾部依赖系数的量化评估
• 模型检验: 包含AIC、BIC等拟合优度检验指标
• 可视化输出: 生成联合分布函数三维图形和依赖结构图表
• 分析报告: 自动生成包含统计摘要和建议的专业分析文档

使用方法

1. 准备数据: 准备n×p格式的多元观测数据矩阵（n为样本数，p为变量数）
2. 设置参数:

- 指定各变量类型（连续型/离散型） - 选择Copula模型类型（高斯、t、Clayton、Gumbel等） - 设置置信水平（默认0.95）

1. 运行分析: 执行主程序启动相关性分析流程
2. 查看结果: 获取参数估计、相关性矩阵、尾部相关性等统计指标
3. 分析报告: 查看自动生成的可视化图表和分析报告文档

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐内存：8GB以上
• 磁盘空间：至少1GB可用空间

文件说明

main.m文件作为项目的核心入口，集成了数据预处理、Copula模型拟合、参数估计、相关性计算、尾部依赖分析、拟合优度检验、结果可视化以及分析报告生成等全套功能流程。该文件通过协调各算法模块，实现了从原始数据输入到最终分析报告输出的完整自动化分析链路。