X 和 Y 是从均匀分布中采样得到的随机变量值，在matlab中实现“应用高斯Copula表示均匀分布的联合分布函数“

好的，那么我们可以在 MATLAB 中使用以下代码来实现“应用高斯Copula表示均匀分布的联合分布函数”：

% 定义边缘分布函数
Fx = @(x) min(max((x - a) / (b - a), 0), 1);
Fy = @(y) min(max((y - c) / (d - c), 0), 1);

% 生成均匀随机变量 X 和 Y
N = 1000; % 生成1000个随机变量值
X = rand(N, 1) * (b - a) + a; % 生成在 [a, b] 区间的均匀分布随机变量 X
Y = rand(N, 1) * (d - c) + c; % 生成在 [c, d] 区间的均匀分布随机变量 Y

% 计算相关系数 rho
U = [Fx(X), Fy(Y)];
rho = copulaparam('Gaussian', U);

% 计算联合分布函数
U = [Fx(X), Fy(Y)];
V = copulacdf('Gaussian', U, rho);

% 绘制联合分布函数的等高线图
figure;
contour(U(:, 1), U(:, 2), V, 20, 'LineWidth', 2);
xlabel('X');
ylabel('Y');
title('Gaussian Copula for Uniform Distribution');

其中，a、b、c 和 d 是均匀分布的上下界限，N 是生成的随机变量数量。我们首先定义了均匀分布的边缘分布函数 Fx 和 Fy，然后生成了 N 个在 [a, b] 和 [c, d] 区间的均匀分布随机变量 X 和 Y。接着，我们使用 copulaparam 函数估计了相关系数 rho，并使用 copulacdf 函数计算了联合分布函数 V。最后，我们绘制了联合分布函数的等高线图。