r - 如何使用经验 copula 计算概率？

Question

我有两个变量，这是我的数据： https ://www.dropbox.com/s/pxr1ql2lcxv2x6g/mydata.csv?dl= 0 我想使用经验 copula 来估计一系列值的概率（变量对）。

这是我到目前为止所做的。使用伪观察，我创建了经验 copula (ec)。

m <- pobs(mydata)
n <- 100
d <- 2
u <- matrix(runif(n*d), n, d)
ec <- C.n(u, X = m)

我创建了一个矩阵（变量对），其中包含我想计算概率的一系列值。

v1 <- seq(from=-10, to=0, by=0.5)
v2 <- seq(from=5, to=25, by=0.5)
matrix <- matrix(nrow = 21, ncol = 41)
dimnames(matrix) = list(v1, v2)

使用 mvdc 函数构建二元分布时，通常需要插入参数 copula 模型以及参数边际分布。但是，如果两者都是经验性的呢？换句话说，我如何使用经验边际分布使用经验 copula 来做到这一点并计算给定矩阵的概率？

标签： rdistribution