copula函数 python

在Python中，copula函数通常用于生成随机多元变量的联合分布。常见的copula函数有高斯copula、Clayton copula、Frank copula等等。

下面是一个使用高斯copula函数生成二元正态分布的例子：

import numpy as np
from scipy.stats import norm

def gaussian_copula(u, rho):
    """高斯copula函数"""
    norminv = norm.ppf(u)
    return norm.cdf(norminv @ rho @ norminv.T)

# 生成随机变量
n = 1000
rho = np.array([[1.0, 0.7], [0.7, 1.0]])
u = np.random.rand(n, 2)

# 生成联合分布
x = norm.ppf(gaussian_copula(u, rho))

# 输出结果
print(x)

其中，u为[0, 1]上的随机均匀分布，rho为相应的相关矩阵，norminv为标准正态分布的逆函数，@表示矩阵乘法，最终输出的x即为符合高斯copula分布的二元正态分布随机变量。