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贝叶斯 copula 估计：描述相关的联合分布
- 2023年12月24日
当我们处理多个变量（例如，\(a\) 和 \(b\)）时，我们常常希望以参数方式描述联合分布 \(P(a, b)\)。如果我们幸运的话，那么这个联合分布可能在某种程度上是“简单”的。例如，\(a\) 和 \(b\) 可能是统计独立的，在这种情况下，我们可以将联合分布分解为 \(P(a, b) = P(a) P(b)\)，因此我们只需要为 \(P(a)\) 和 \(P(b)\) 找到合适的参数描述。即使这不合适，\(P(a, b)\) 也可能可以通过一个简单的多元分布很好地描述，例如多元正态分布。