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你可能会问，为什么是copulas？我们指的是数学上的概念。简单地说，copulas是具有均匀边缘分布的联合分布函数（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
最重要的是，它们允许你将依赖关系与边缘分布分开研究。有时你对边缘分布的信息比对数据集的联合函数的信息更多，而copulas允许你建立关于依赖关系的 "假设 "情景。copulas可以通过将一个联合分布拟合到均匀分布的边缘分布上而得到，这个边缘分布是通过对你感兴趣的变量的cdf进行量化转换而得到的。
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这篇文章是关于Python的（有numpy、scipy、scikit-learn、StatsModels和其他你能在Anaconda找到的好东西），但是R对于统计学来说是非常棒的。我重复一遍，R对统计学来说是非常棒的。如果你是认真从事统计工作的，不管你是否喜欢R，你至少应该看看它，看看有哪些包可以帮助你。很有可能，有人已经建立了你所需要的东西。 而且你可以从python中使用R（需要一些设置）。
说了这么多关于R的好处，我们还是要发一篇关于如何在python中使用一个特定的数学工具的文章。因为虽然R很牛，但python确实有令人难以置信的灵活性，可以用来处理其他事务。
这篇文章中即将出现的大部分内容都会用Jupyter Notebooks来构建。
软件
我很惊讶，scikit-learn或scipy中没有明确的copula包的实现。
2D数据的Frank、Clayton和Gumbel copula
测试
第一个样本（x）是从一个β分布中产生的，（y）是从一个对数正态中产生的。β分布的支持度是有限的，而对数正态的右侧支持度是无穷大的。对数的一个有趣的属性。两个边缘分布都被转换到了单位范围。
我们对样本x和y拟合了三个族（Frank, Clayton, Gumbel）的copulas，然后从拟合的copulas中提取了一些样本，并将采样输出与原始样本绘制在一起，以观察它们之间的比较。
#等同于ppf，但直接从数据中构建
sortedvar=np.sort(var)
#绘制
for index,family in enumerate(\['Frank', 'clayton', 'gumbel'\]):
#获得伪观测值
u,v = copula\_f.generate\_uv(howmany)
#画出伪观测值
axs\[index\]\[0\].scatter(u,v,marker='o',alpha=0.7)
plt.show()
#总样本与伪观测值的对比
sz=300
loc=0.0 #对大多数分布来说是需要的
sc=0.5
y=lognorm.rvs(sc,loc=loc, size=sz)
独立（不相关）数据
我们将从β分布中抽取（x）的样本，从对数正态中抽取（y）的样本。这些样本是伪独立的（我们知道，如果你用计算机来抽取样本，就不会有真正的独立，但好在是合理的独立）。
#不相关的数据：一个β值（x）和一个对数正态（y）。
a= 0.45#2. #alpha
b=0.25#5. #beta
#画出不相关的x和y
plt.plot(t, beta.pdf(t,a,b), lw=5, alpha=0.6, label='x:beta')
#绘制由不相关的x和y建立的共线性图
title='来自不相关数据的共线性 x: beta, alpha {} beta {}, y: lognormal, mu {}, sigma dPlot(title,x,y,pseudoobs)
相依性（相关）数据
自变量将是一个对数正态（y），变量（x）取决于（y），关系如下。初始值为1（独立）。然后，对于每一个点i, 如果 , 那么
, 其中c是从1的分数列表中统一选择的，否则,
.
#相关数据：一个对数正态（y）。
#画出相关数据
np.linspace(0, lognorm.ppf(0.99, sc), sz)
plt.plot(t, gkxx.pdf(t), lw=5, alpha=0.6,
拟合copula参数
没有内置的方法来计算archimedean copulas的参数，也没有椭圆elliptic copulas的方法。但是可以自己实现。选择将一些参数拟合到一个scipy分布上，然后在一些样本上使用该函数的CDF方法，或者用一个经验CDF工作。这两种方法在笔记本中都有实现。
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因此，你必须自己写代码来为archimedean获取参数，将变量转化为统一的边缘分布，并对copula进行实际操作。它是相当灵活的。
#用于拟合copula参数的方法
# === Frank参数拟合
"""
对这个函数的优化将给出参数
"""
#一阶debye函数的积分值 int_debye = lambda t: t/(npexp(t)-1.)
debye = lambda alphaquad(int_debye ,
alpha
)\[0\]/alpha
diff = (1.-kTau)/4.0-(debye(-alpha)-1.)/alpha
#================
#clayton 参数方法
def Clayton(kTau):
try:
return 2.*kTau/(1.-kTau)
#Gumbel参数方法
def Gumbel(kTau):
try:
return 1./(1.-kTau)
#================
#copula生成
#得到协方差矩阵P
#x1=norm.ppf(x,loc=0,scale=1)
#y1=norm.ppf(y,loc=0,scale=1)
#return norm.cdf((x1,y1),loc=0,scale=P)
#================
#copula绘图
fig = pylab.figure()
ax = Axes3D(fig)
ax.text2D(0.05, 0.95, label, transform=ax.transAxes)
ax.set_xlabel('X: {}'.format(xlabel))
ax.set_ylabel('Y: {}'.format(ylabel))
#sample是一个来自U,V的索引列表。这样，我们就不会绘制整个copula曲线。
if plot:
print "绘制copula {}的样本".format(copulaName)
returnable\[copulaName\]=copulapoints
if plot:
zeFigure=plot3d(U\[样本\],V\[样本\],copulapoints\[样本\], label=copulaName,
生成一些输入数据
在这个例子中，我们使用的是与之前相同的分布，探索copula 。如果你想把这段代码改编成你自己的真实数据。
t = np.linspace(0, lognorm.ppf(0.99, sc), sz)
#从一些df中抽取一些样本
X=beta.rvs(a,b,size=sz)
Y=lognorm.rvs(sc,size=sz)
#通过对样本中的数值应用CDF来实现边缘分布
U=beta.cdf(X,a,b)
V=lognorm.cdf(Y,sc)
#画出它们直观地检查独立性
plt.scatter(U,V,marker='o',alpha=0.7)
plt.show()
可视化Copulas
没有直接的构造函数用于高斯或t_Copulas_，可以为椭圆_Copulas_(_Elliptic_ _Copulas_)建立一个更通用的函数。
Samples=700
#选择用于抽样的copula指数
np.random.choice(range(len(U)),Samples)
Plot(U,V)
<IPython.core.display.Javascript object>
Frechét-Höffding边界可视化
根据定理，我们将copula画在一起，得到了Frechét-Höffding边界。
#建立边界为copula的区域
plot_trisurf(U\[样本\],V\[样本\],copula\['min'\]\[样本\],
c='red') #上限
plot_trisurf(U\[样本\],V\[样本\],copula\['max'\]\[样本\],
c='green') #下限
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本文选自《python中的copula：Frank、Clayton和Gumbel copula模型估计与可视化》。
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