基于R、Python的Copula变量相关性分析及AI大模型应用

在工程、水文和金融等各学科的研究中,总是会遇到很多变量,研究这些相互纠缠的变量间的相关关系是各学科的研究的重点。虽然皮尔逊相关、秩相关等相关系数提供了变量间相关关系的粗略结果,但这些系数都存在着无法克服的困难。例如,皮尔逊相关系数只能反映变量间的线性相关,而秩相关则更多的适用于等级变量。大多数情况下变量间的相关性非常复杂,而且随着变量取值的变化而变化,而这些相关系数都是全局性的,因此无法提供变量间相关性变化的细节;更严重的是这些系数只提供了数值,对于变量间相关的具体结构和函数一无所知。

为了克服各种相关系数的缺点,基于Sklar定理的Copula理论被提出和发展。Copula不但可以提供不同取值范围内变量间相关的结构和函数细节,而且可以应用于相关时间序列及回归分析的研究中,大大拓展了回归及时间序列分析的适用范围。Copula理论一经提出就受到各个学科的广泛关注,现今在水文、工程、金融及环境领域得到广泛应用,已经成为这些领域的热门研究工具。

基于R、Python的Copula变量相关性分析及AI大模型应用 (qq.com)https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg2NDYxNjMyNA==&mid=2247559880&idx=3&sn=d6cfb8d1f9f239379397ee493274ec14&chksm=ce650023f912893512b6e6c72773f7afe0da5078395aa2a3db8dc3f15263bf532cb9063936bc&token=212758782&lang=zh_CN#rd

专题一、R及Python语言及相关性研究初步

1.R语言及Python的基本操作

2.各类相关系数的区别及实现

3.R语言及Python中Copula相关包和函数

专题二、二元Copula理论与实践(一)

1.Sklar定理与不变性原理

2.椭圆分布与椭圆Copula

3.阿基米德Copula

专题三、二元Copula理论与实践(二) 【R语言为主】

1.极值相依性与极值Copula

2.Copula函数的变换:旋转与混合Copula

3.边缘分布估计:参数与非参数方法

4.Copula函数的估计

5.Python的相关实现

专题四、Copula函数的统计检验与选择【R语言为主】

1.相依性与对称性检验

2.拟合优度与其它统计检验

3.极值相关性检验

4.模型选择

5.Python相关实现

专题五、高维数据与Vine Copula 【R语言】

1.条件分布函数

2.C-Vine Copula

3.D-Vine Copula

专题六、正则Vine Copula(一)【R语言】

1.图论基础与正则Vine树

2.正则Vine Copula族及其简化

3.正则Vine Copula的模拟

专题七、正则Vine Copula(二)【R语言】

1.Vine Copula的渐近理论与极大似然法估计

2.正则Vine Copula模型的选择

3.模型检验比较

专题八、时间序列中的Copula 【R语言】

1.时间序列理论初步(稳定性检验、相依性检验)

2.Markov假设

3.时间序列的Copula

专题九、Copula回归【R语言】

1.回归的基本理论

2.广义线性回归

3.高斯Copula回归

4.一般Copula回归

专题十、Copula下的结构方程模型【R语言】

1.结构方程模型的基本原理

2.R语言的结构方程模型

3.Copula结构方程模型的构建

4.模型检验

专题十一、Copula贝叶斯网络【Python语言】

1.什么是贝叶斯网络

2.贝叶斯网络与Copula模型的相似性

3.Copula贝叶斯网络的原理

4.Copula贝叶斯网络的Python实现

专题十二、Copula的贝叶斯估计 【Python语言】

1.贝叶斯统计学基本原理

2.Python中的贝叶斯统计初步

3.Copula贝叶斯先验及其估计

4.Python中实现Copula的贝叶斯估计

专题十三、AI辅助的Copula统计学

5.大语言模型是什么?以及它的强项与弱项

6.主要AI的比较与推荐

7.提示词的要点

8.利用AI辅助总结理论及输入要点

9.Python与R语言的人工智能注释

10.AI如何辅助Copula统计编程

11.利用AI辅助理解结果

关注科研技术平台获取更多资源

基于R、Python的Copula变量相关性分析及AI大模型应用 (qq.com)https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg2NDYxNjMyNA==&mid=2247559880&idx=3&sn=d6cfb8d1f9f239379397ee493274ec14&chksm=ce650023f912893512b6e6c72773f7afe0da5078395aa2a3db8dc3f15263bf532cb9063936bc&token=212758782&lang=zh_CN#rd

相关推荐
白-胖-子8 分钟前
深入剖析大模型在文本生成式 AI 产品架构中的核心地位
人工智能·架构
Chef_Chen41 分钟前
从0开始学习R语言--Day55--弹性网络
r语言
想要成为计算机高手1 小时前
11. isaacsim4.2教程-Transform 树与Odometry
人工智能·机器人·自动驾驶·ros·rviz·isaac sim·仿真环境
mortimer2 小时前
安装NVIDIA Parakeet时,我遇到的两个Pip“小插曲”
python·github
@昵称不存在2 小时前
Flask input 和datalist结合
后端·python·flask
静心问道2 小时前
InstructBLIP:通过指令微调迈向通用视觉-语言模型
人工智能·多模态·ai技术应用
宇称不守恒4.02 小时前
2025暑期—06神经网络-常见网络2
网络·人工智能·神经网络
赵英英俊3 小时前
Python day25
python
东林牧之3 小时前
Django+celery异步:拿来即用,可移植性高
后端·python·django
何双新3 小时前
基于Tornado的WebSocket实时聊天系统:从零到一构建与解析
python·websocket·tornado