《表1 城镇居民消费指标：基于R藤的Copula模型选择及应用》

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《基于R藤的Copula模型选择及应用》

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表2详细地给出了每两个变量间的相关关系结果，由表中数据易得，（1）变量1年份与任意指标之间都具有较高的相关性，尤其是与食品和衣着这两个变量，呈现出较高的正相关性，说明人们的生活水平在不断提高，大家对衣着和食品方面的支出越来越大。（2）食品与家庭设备及服务这两项指标之间呈现出负相关性，且kendallτ值为-0.63，说明相关程度较高；并且衣着与家庭设备及服务这两项指标也呈现出负相关性，说明家庭设备及服务该指标的增长速度与它们之间是呈现负相关关系的。（3）医疗保健和交通通讯、文化娱乐及服务以及杂项商品及服务、医疗保健与文教娱乐及服务等等，它们之间都呈现出较高的正相关性，相关性都较强。（4）观察不难发现，居住这项指标与各指标间的关系均不是太强，但是它的增长幅度从数据中可以看出，具有较大的增长幅度，说明该项指标不受其他因素的影响，自身的涨幅较大，说明大家对居住越来越重视。