sjc-copula 模型 程序代码

SJC-Copula模型是一种用于估计多维随机变量的联合分布的统计模型。它基于Copula函数的概念，通过将子模型中的多个边缘分布通过Copula函数结合起来，得到了更复杂的联合分布模型。

以下是一个简单的SJC-Copula模型的程序代码示例：

# 导入所需的库
import numpy as np
from scipy import stats

# 定义子模型的边缘分布函数
def marginal_model(x):
    # 这里以正态分布为例，可以根据具体情况选择其他分布
    return stats.norm.pdf(x, 0, 1)

# 定义Copula函数
def copula_model(u):
    # 这里以Clayton Copula为例，可以根据具体情况选择其他Copula函数
    theta = 2  # Clayton Copula的参数
    return (u ** (-theta) - 1) ** (-1 / theta)

# 定义SJC-Copula模型
def sjc_copula_model(x):
    # 计算每个子模型的边缘分布
    marginal_distributions = [marginal_model(xi) for xi in x]
    
    # 计算每个子模型的累积分布函数
    marginal_cdfs = [np.cumsum(marginal_distribution) for marginal_distribution in marginal_distributions]
    
    # 将子模型的累积分布函数转换为[0, 1]区间的概率值
    u = [marginal_cdf(xi) for xi, marginal_cdf in zip(x, marginal_cdfs)]
    
    # 计算Copula函数的值
    copula_value = copula_model(u)
    
    # 根据Copula函数的值计算联合分布的概率密度函数
    joint_pdf = np.prod(marginal_distributions) * copula_value
    
    return joint_pdf

# 示例用法
x = np.array([1, 2, 3])  # 输入随机变量的取值
joint_pdf = sjc_copula_model(x)
print(joint_pdf)

这段代码实现了一个简单的SJC-Copula模型，其中包含了子模型的边缘分布函数、Copula函数和SJC-Copula模型的计算步骤。通过输入随机变量的取值，即可求得这些随机变量的联合分布的概率密度函数。请注意，这只是一个简化的示例代码，实际应用中可能需要更复杂的模型和计算过程。