Python copulae库，用于依赖建模

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Copulae

可能是Python中第二受欢迎的copula包。 😣

Copulae是一个用于建模复杂依赖结构的包。Copulae实现了常见的流行copula结构，以绑定多个一元数据流。所有实现的copula都是默认的多变量的。

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安装

使用pip和conda安装和更新。

# conda
conda install -c conda-forge copulae

# PyPI
pip install -U copulae

文档

文档位于https://copulae.readthedocs.io/en/latest/。请查看它。 :)

简单用法

from copulae import NormalCopula
import numpy as np

np.random.seed(8)
data = np.random.normal(size=(300, 8))
cop = NormalCopula(8)
cop.fit(data)

cop.random(10)  # simulate random number

# getting parameters
p = cop.params
# cop.params = ...  # you can override parameters too, even after it's fitted!  

# get a summary of the copula. If it's fitted, fit details will be present too
cop.summary()

# overriding parameters, for Elliptical Copulae, you can override the correlation matrix
cop[:] = np.eye(8)  # in this case, this will be equivalent to an Independent Copula

大多数copulae的工作方式大致相同。它们共享几乎相同的API。区别在于它们的参数化方式。阅读文档以了解更多关于它们的信息。 😊

致谢

大部分代码是通过向他人学习而实现的。Copulas不是最容易理解的东西，但以下是一些帮助我的项目。我推荐以下所有作品。

R中的Copula建模元素

我在最初学习时参考了大量的教科书。作者从零开始对Copula进行了相当详尽的解释。他们从描述何时可以使用Copula进行建模，到不同类别的Copula，再到如何拟合它们以及更多内容。

托马斯·威克（Thomas Wiecki）的博客文章

本文档提供了一个非常温和的Copula介绍。在深入教科书中的所有复杂数学之前，这可能是一个最佳起点。

动机

我开始着手研究Copula包，因为我找不到一个好的现有包来执行多元Copula建模。目前，我正在根据工作的需求构建这个包。如果您觉得您需要一些功能，可以给我发消息。我会看看如何安排它。😊

待办事项

为pip和conda安装设置包
更多关于使用文档，并在rtd上发布文档（永久工作中 😊）
椭圆Copula
- 高斯（正态分布）
- 学生（T分布）
在阿基米德Copula中实现
- 克雷顿（Clayton）
- 古柏尔（Gumbel）
- 弗兰克（Frank）
- 经验性
- 乔（Joe）
- AMH
- 通过Cubatures寻找ρ值
混合Copula
- 高斯混合Copula
- 通用混合Copula
- 边缘Copula
Vine Copula
Copula测试
- 径向对称性
- 可交换性
- 拟合优度
  - 成对Rosenblatt
  - 多独立性
  - 一般GOF
- 模型选择
  - 交叉验证AIC/BIC

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下载适合您平台的应用程序。如果您不确定选择哪个，请了解更多关于安装包的信息。

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构建的版本

copulae-0.7.9-cp312-cp312-win_amd64.whl (1.2 MB 查看哈希值)

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copulae-0.7.9-cp312-cp312-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (2.9 MB 查看哈希值)

上传时间 2024年3月12日 CPython 3.12 manylinux: glibc 2.17+ x86-64

copulae-0.7.9-cp312-cp312-macosx_10_9_x86_64.whl (1.2 MB 查看哈希值)

上传时间 2024年3月12日 CPython 3.12 macOS 10.9+ x86-64

copulae-0.7.9-cp311-cp311-win_amd64.whl (1.2 MB 查看哈希值)

上传时间 2024年3月12日 CPython 3.11 Windows x86-64

copulae-0.7.9-cp311-cp311-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (2.9 MB 查看哈希值)

上传时间 2024年3月12日 CPython 3.11 manylinux: glibc 2.17+ x86-64

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copulae-0.7.9-cp310-cp310-win_amd64.whl (1.2 MB 查看哈希值)

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copulae-0.7.9-cp310-cp310-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (2.8 MB 查看哈希值)

上传时间 2024年3月12日 CPython 3.10 manylinux: glibc 2.17+ x86-64

copulae-0.7.9-cp310-cp310-macosx_10_9_x86_64.whl (1.2 MB 查看哈希值)

上传时间 2024年3月12日 CPython 3.10 macOS 10.9+ x86-64

copulae-0.7.9-cp39-cp39-win_amd64.whl (1.2 MB 查看哈希值)

上传时间 2024年3月12日 CPython 3.9 Windows x86-64

copulae-0.7.9-cp39-cp39-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (2.8 MB 查看哈希值)

上传时间 2024年3月12日 CPython 3.9 manylinux: glibc 2.17+ x86-64

copulae-0.7.9-cp39-cp39-macosx_10_9_x86_64.whl (1.2 MB 查看哈希值)

上传时间 2024年3月12日 CPython 3.9 macOS 10.9+ x86-64

copulae-0.7.9.tar.gz 的哈希值

copulae-0.7.9.tar.gz 的哈希值
算法	哈希摘要
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MD5	`7a54832e38aab4a9f6cd98a462a53512`
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哈希值 for copulae-0.7.9-cp312-cp312-win_amd64.whl

copulae-0.7.9-cp312-cp312-win_amd64.whl 的哈希值
算法	哈希摘要
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哈希值 for copulae-0.7.9-cp312-cp312-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl

copulae-0.7.9-cp312-cp312-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl 的哈希值
算法	哈希摘要
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哈希值 for copulae-0.7.9-cp312-cp312-macosx_10_9_x86_64.whl

copulae-0.7.9-cp312-cp312-macosx_10_9_x86_64.whl 的哈希值
算法	哈希摘要
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哈希值 for copulae-0.7.9-cp311-cp311-win_amd64.whl

copulae-0.7.9-cp311-cp311-win_amd64.whl 的哈希值
算法	哈希摘要
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哈希值 for copulae-0.7.9-cp311-cp311-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl

copulae-0.7.9-cp311-cp311-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl 的哈希值
算法	哈希摘要
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哈希值 for copulae-0.7.9-cp311-cp311-macosx_10_9_x86_64.whl

copulae-0.7.9-cp311-cp311-macosx_10_9_x86_64.whl 的哈希值
算法	哈希摘要
SHA256	`68e2c42744c822b0f78d08ff82bf4fdfc2b164e8c23227944036a7c3d00f89c9`
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哈希值 for copulae-0.7.9-cp310-cp310-win_amd64.whl

copulae-0.7.9-cp310-cp310-win_amd64.whl 的哈希值
算法	哈希摘要
SHA256	`c25135beacb1b960d636a694eec1b7c32ae50ce508ec53bf78514e6698226f94`
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哈希值 for copulae-0.7.9-cp310-cp310-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl

copulae-0.7.9-cp310-cp310-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl 的哈希值
算法	哈希摘要
SHA256	`02d8b1e9256dfd5347266001e8f393e3640006b79ed4a3044237bc89315ba5dd`
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哈希值 for copulae-0.7.9-cp310-cp310-macosx_10_9_x86_64.whl

copulae-0.7.9-cp310-cp310-macosx_10_9_x86_64.whl 的哈希值
算法	哈希摘要
SHA256	`89074126848378b6cc83d68f19539cadf221246eed01690582dbd3cf6badd211`
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哈希值 for copulae-0.7.9-cp39-cp39-win_amd64.whl

copulae-0.7.9-cp39-cp39-win_amd64.whl 的哈希值
算法	哈希摘要
SHA256	`d81d31a7713672e748deca5e6465a8d71f9cad1906e13abdd0457ff60838d16e`
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哈希值 for copulae-0.7.9-cp39-cp39-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl

copulae-0.7.9-cp39-cp39-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl 的哈希值
算法	哈希摘要
SHA256	`0baa39bd2456ed008d1052ffeb7d8403ebfb2387b22b18c7ac07278d292f543c`
MD5	`02c1c6e6369b95610760e002ef5086f4`
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哈希值 for copulae-0.7.9-cp39-cp39-macosx_10_9_x86_64.whl

copulae-0.7.9-cp39-cp39-macosx_10_9_x86_64.whl 的哈希值
算法	哈希摘要
SHA256	`178468d372fd0061d0079b43ec81615d51c9dd792e001292940f2aa0c750a18e`
MD5	`af5776a475646f28ba48a6eb8851853f`
BLAKE2b-256	`26dc01bd94d55c5654bd3a0f791c1b9dea9d6b2e653735dab1b7d3488dfa94b2`

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