如何在R语言中使用旋转Gumbel Copula模型来分析和可视化两组数据之间的依赖关系？请提供详细的操作步骤和示例代码。

在风险管理、金融分析以及统计学中，Copula函数被广泛应用于建模和分析变量间的依赖结构。旋转Gumbel Copula模型是其中一种特定类型的Copula，特别适合描述具有正相关性的极端事件之间的依赖性。要使用R语言实现这一分析，你需要掌握如何操作`copula`库及其相关函数，如`pobs`、`rotCopula`、`fitCopula`等。以下是一个具体的操作示例，帮助你理解如何在R中使用旋转Gumbel Copula模型进行数据可视化与依赖关系分析：

参考资源链接：[R语言实现Copula函数：数据关系可视化与模拟](https://wenku.csdn.net/doc/6412b4bcbe7fbd1778d40a12?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 首先，确保安装并加载必要的R包，如`copula`、`lattice`、`RColorBrewer`等。
2. 读取数据，假设数据存储在名为`data2`的数据框中。
3. 利用`pobs`函数将数据转换为概率累积值。
4. 使用`rotCopula`函数拟合旋转Gumbel Copula模型，这需要指定旋转角度和Copula类型。
5. 使用`fitCopula`函数估计模型参数，这可能需要设置初始参数值。
6. 利用拟合好的模型参数，使用`rCopula`函数生成依赖关系的模拟数据。
7. 最后，通过`lattice`包提供的绘图函数来可视化数据和模型结果。
为了深入理解并掌握Copula函数在R中的应用，推荐参考《R语言实现Copula函数：数据关系可视化与模拟》这本书。这本书详细介绍了如何在R中使用Copula函数，特别适合那些希望提高自己在数据分析和统计建模技能的读者。

参考资源链接：[R语言实现Copula函数：数据关系可视化与模拟](https://wenku.csdn.net/doc/6412b4bcbe7fbd1778d40a12?spm=1055.2569.3001.10343)