matlab实现利用高斯Copula函数将独立的正态向量变为相关的正态向量

下面是利用高斯Copula函数将独立的正态向量变为相关的正态向量的matlab代码：

% 生成独立的正态向量
mu = [0 0];
Sigma = [1 0; 0 1];
r = mvnrnd(mu,Sigma,1000);

% 将独立的正态向量变为相关的正态向量
rho = 0.5;  % 相关系数
R = [1 rho; rho 1];  % 相关系数矩阵
U = normcdf(r);  % 转换为标准正态分布
U1 = U(:,1);  % 第一列标准正态分布
U2 = U(:,2);  % 第二列标准正态分布
U1 = norminv(U1);  % 转换为正态分布
U2 = norminv(U2);  % 转换为正态分布
U = [U1 U2];  % 联合正态分布
U = mvnrnd([0 0],R,1000);  % 生成相关联合正态分布

其中，`mu`和`Sigma`分别是独立正态随机变量的均值和协方差矩阵，`r`是1000个独立的正态向量。`rho`是相关系数，`R`是相关系数矩阵。首先将独立的正态向量转化为标准正态分布，然后再通过高斯Copula函数生成相关的联合正态分布。最后，通过逆变换将联合正态分布转化为相关的正态向量。