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基于Copula理论的多元变量相关性分析MATLAB系统发布

本项目提供专业的多元统计分析工具，利用Copula函数研究变量间的复杂依赖结构。支持高斯Copula、t-Copula等模型，能估计参数并评估非线性相关性，同时生成直观的可视化报告。适用于金融风险评估、数据挖掘等领域的相关性分析。

本项目是一个专业的多元统计分析工具，专注于利用Copula函数分析多个变量间的复杂依赖结构。系统通过拟合多种Copula模型来捕捉变量间的非线性相关性，提供全面的统计指标和可视化分析结果，适用于金融风险管理、环境科学、工程可靠性等领域的多变量依赖关系研究。

- 指定各变量类型（连续型/离散型） - 选择Copula模型类型（高斯、t、Clayton、Gumbel等） - 设置置信水平（默认0.95）

main.m文件作为项目的核心入口，集成了数据预处理、Copula模型拟合、参数估计、相关性计算、尾部依赖分析、拟合优度检验、结果可视化以及分析报告生成等全套功能流程。该文件通过协调各算法模块，实现了从原始数据输入到最终分析报告输出的完整自动化分析链路。