aa和bb已经转化为正态分布的概率密度 将这个代码估计copula二元参数估计的代码更换掉 BiCopEstList(aa,bb)

在使用Python的copula库，例如`RvCopula`或`pycopula`进行copula二元参数估计时，如果已有`aa`和`bb`两个变量的数据集，并且它们已经转化成了正态分布的概率密度，你可以考虑使用类似以下的代码替换`BiCopEstList`函数：

from pycopula import GaussianCopula

# 假设aa和bb是二维数组，每行代表一个观测值
aa = ... # 正态分布的aa序列
bb = ... # 正态分布的bb序列

# 创建一个GaussianCopula实例，因为已知数据已经是正态分布
copula = GaussianCopula()

# 需要先对数据进行预处理，确保数据范围在(0,1)之间，因为GaussianCopula需要标准化的Z分数
aa_normalized = (aa - aa.mean()) / aa.std()
bb_normalized = (bb - bb.mean()) / bb.std()

# 如果数据有缺失值，这里可以用平均值或插补方法填充
aa_normalized = aa_normalized.dropna() if np.isnan(aa_normalized).any() else aa_normalized
bb_normalized = bb_normalized.dropna() if np.isnan(bb_normalized).any() else bb_normalized

# 计算联合概率矩阵
dependence_matrix = copula.fit([aa_normalized.values, bb_normalized.values])

# 得到Gaussian Copula的参数（通常是相关系数）
correlation = dependence_matrix[0][0]

print(f"Copula参数估计: 相关系数 = {correlation}")

# 更详细的结果可以根据copula库提供的方法获取，如条件依赖结构、偏导等

请注意，这只是一个基本示例，实际应用中可能还需要调整数据处理部分以适应你的需求。如果你的原始数据不是连续的，可能需要进一步的归一化或其他预处理步骤。