在matlab中实现“应用高斯Copula表示均匀分布的联合分布函数”

在 MATLAB 中，我们可以使用 Statistics and Machine Learning Toolbox 中的 copulaparam 和 copulacdf 函数来实现高斯 Copula 表示均匀分布的联合分布函数。

假设我们有两个均匀分布的随机变量 X 和 Y，它们的边际分布函数分别为 Fx 和 Fy。我们可以使用 copulaparam 函数来估计相关系数 rho：

rho = copulaparam('Gaussian', [Fx(X), Fy(Y)]);

然后，我们可以使用 copulacdf 函数来计算联合分布函数：

U = copulacdf('Gaussian', [Fx(X), Fy(Y)], rho);

其中，U 是一个矩阵，它的每一行对应一个联合分布函数值。

需要注意的是，这里的 X 和 Y 应该是已经从均匀分布中采样得到的随机变量值。如果 X 和 Y 是均匀分布的边缘分布函数，则需要使用 inverse 函数来计算它们的反函数值：

u = Fx(X);
v = Fy(Y);
X = unifinv(u, a, b);
Y = unifinv(v, c, d);

其中 a、b、c 和 d 是均匀分布的上下界限。