《表2 不同Copula对间的相关计算结果》

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《基于R藤的Copula模型选择及应用》

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图5为通过贪婪算法对Copula建模方法下的R藤的选择结果，本文主要研究第一层树，即对不同变量间的关系进行刻画。其中图的左下方描述的是所选用的Copula函数拟合出的轮廓图，从图上可以看出，指标衣着与医疗保健、交通通讯与文教娱乐与通讯等指标对之间呈现出较强的尾部对称性，并且从轮廓图的形状上来看，越扁的说明两个指标的相关性越强。图的右上方这些数字刻画了每两个变量间的相关性强弱，相关性越强这个红色的字体越大并且对应的数的绝对值越接近于1，相关性越弱，对应的数的绝对值越接近于0。为了更加直观的得出不同指标间的相关关系，给出具体数值见表2。