经验似然赋能Copula置信区间估计：理论创新与多元应用

一、引言

1.1研究背景

在现代科学和工程领域，对多元随机变量联合分布的准确刻画至关重要。Copula函数作为一种强大的工具，能够将多元随机变量的边缘分布和联合分布分离开来，为研究变量间的复杂依赖关系提供了便利。它的出现打破了传统方法在描述变量相关性时的局限，使得我们能够更加灵活、准确地构建联合分布模型。

Copula函数的核心优势在于其可以独立地处理边缘分布和变量间的依赖结构。在实际应用中，不同的随机变量可能服从不同类型的分布，而Copula函数允许我们根据每个变量的特点选择最合适的边缘分布模型，然后通过特定的Copula