根据模型结果，绘制不同copula模型（正态 copula、tCopula、claytonCopula、gumbelCopula、frankCopula）的联合分布图，给出r代码

为了绘制不同copula模型的联合分布图，我们需要使用以下步骤：

1. 生成正态分布随机变量X和Y。

2. 将X和Y变换为指定分布（例如t分布）的随机变量。

3. 用不同的copula模型拟合变换后的随机变量，并计算联合概率密度函数。

4. 绘制联合概率密度函数的等高线图。

下面是一个示例R代码，可以帮助你完成这些步骤：

library(copula)

# 生成正态分布随机变量
x <- rnorm(1000)
y <- rnorm(1000)

# 将X和Y变换为t分布的随机变量
x <- qt(pnorm(x), df = 5)
y <- qt(pnorm(y), df = 5)

# 拟合不同的copula模型并计算联合概率密度函数
norm_cop <- normalCopula(param=0.5, dim=2)
t_cop <- tCopula(param=0.5, dim=2)
clayton_cop <- claytonCopula(param=1.5, dim=2)
gumbel_cop <- gumbelCopula(param=2, dim=2)
frank_cop <- frankCopula(param=2, dim=2)

norm_cop_fit <- fitCopula(norm_cop, cbind(x, y), method="ml")
t_cop_fit <- fitCopula(t_cop, cbind(x, y), method="ml")
clayton_cop_fit <- fitCopula(clayton_cop, cbind(x, y), method="ml")
gumbel_cop_fit <- fitCopula(gumbel_cop, cbind(x, y), method="ml")
frank_cop_fit <- fitCopula(frank_cop, cbind(x, y), method="ml")

norm_pdf <- dCopula(cbind(pnorm(x), pnorm(y)), norm_cop_fit@fit$par, "d")
t_pdf <- dCopula(cbind(pt(x, df=5), pt(y, df=5)), t_cop_fit@fit$par, "d")
clayton_pdf <- dCopula(cbind(pnorm(x), pnorm(y)), clayton_cop_fit@fit$par, "d")
gumbel_pdf <- dCopula(cbind(pnorm(x), pnorm(y)), gumbel_cop_fit@fit$par, "d")
frank_pdf <- dCopula(cbind(pnorm(x), pnorm(y)), frank_cop_fit@fit$par, "d")

# 绘制等高线图
par(mfrow=c(2,3))
contour(pnorm(x), pnorm(y), norm_pdf, main="Normal Copula")
contour(pt(x, df=5), pt(y, df=5), t_pdf, main="t Copula")
contour(pnorm(x), pnorm(y), clayton_pdf, main="Clayton Copula")
contour(pnorm(x), pnorm(y), gumbel_pdf, main="Gumbel Copula")
contour(pnorm(x), pnorm(y), frank_pdf, main="Frank Copula")

这个代码将生成一个2x3的图形布局，每个图形显示一个不同copula模型的联合概率密度函数。你可以根据需要修改代码中的参数来更改模型、分布、参数等。