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文档摘要

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Copula理论剖析及其在相关性分析中的多维应用

一、引言

1.1研究背景与意义

在现代科学研究与数据分析中，准确理解和刻画变量之间的相关性至关重要。传统的相关性分析方法，如皮尔逊相关系数，虽在简单线性关系的度量中表现出色，但面对复杂的数据结构和非线性关系时，却显得力不从心。随着数据维度的增加和数据关系的日益复杂，传统方法的局限性愈发明显，难以满足实际研究的需求。

Copula理论应运而生，为解决这些问题提供了新的思路和方法。Copula理论起源于20世纪50年代，Sklar定理的提出奠定了其理论基础。该定理表明，任何一个多元联合分布函数都可以分解为其对应的边缘分布函数和一个