正则藤Copula算法解析及其在多元离散分布抽样中的创新应用

一、引言

1.1研究背景与意义

在众多领域中，多变量分析一直是一个核心且极具挑战性的任务。无论是在金融领域中，分析多种资产价格波动之间的复杂关联，以实现更有效的投资组合风险管理；还是在气候科学里，研究气温、降水量、气压等多个气象因素之间的相互依赖关系，从而进行更精准的气候预测；亦或是在生物统计领域，探究不同生物特征变量之间的内在联系，为医学研究和生物进化分析提供支持，准确地理解和刻画多变量之间的依赖结构都是至关重要的。

传统的多变量分析方法，如基于线性相关系数的分析方法，存在明显的局限性。线性相关系数只能度量变量之间的线性相关程度