《表4 各风险区二维变量参数估计及评价指标》

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《基于风险分区的福建省森林火灾与病虫害联合损失分布的研究》

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采用Archimedean Copula簇中的Gumbel函数、Frank函数和Clayton Copula函数建立联合分布函数。利用所得的边缘分布对原序列做概率积分变换，但由于低风险森林火灾和病虫害尾部相关性较弱，秩相关系数不是很显著，且概率积分变换之后不服从均匀分布，所以本文仅对中风险和高风险区森林火灾和病虫害进行Copula模型拟合。采用极大似然法估计Copula函数的参数，并利用均方误差评价拟合优度，具体结果如表4所示。