内容概要：本文详细介绍了Copula理论及其在数据分析中的应用，特别是五种常用的Copula函数（Gaussian、t、Frank、Gumbel、Clayton）。文章首先解释了每种Copula函数的特点和应用场景，如Gaussian Copula用于线性相关性，t-Copula用于厚尾分布，Gumbel Copula用于上尾相关，Clayton Copula用于下尾相关，Frank Copula用于灵活描述多种相依关系。接着，文章展示了如何使用Python库scikit-copula和copulae进行Copula函数的参数拟合、相关系数计算以及模型优化。此外，还讨论了如何通过绘制密度函数图和计算平方欧氏距离来选择最优Copula模型。最后，文章通过具体案例（如金融市场的黄金和原油价格相关性分析）演示了Copula的实际应用。 适合人群：具备一定数学和编程基础的数据分析师、研究人员和开发者，特别是对相关性和依赖结构感兴趣的读者。 使用场景及目标：①理解不同类型Copula函数的特点及其适用场景；②掌握Copula函数的参数拟合、模型优化和可视化方法；③应用于金融、气象等领域，分析变量间的复杂相关性。 其他说明：文章不仅提供了理论讲解，还包括详细的Python代码示例，帮助读者更好地理解和应用Copula理论。

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概要：用季节性ARIMA模型分析和预测我国的进出口总额，有代码和数据及自己写的论文（包含摘要目录等） 论文摘要：进出口总额是反映我国对外贸易的重要指标之一,为探索我国的进出口金额变化情况,选取我国1994-2021年进出口总额的月度历史数据为研究样本,采用时间序列检验方法对其进行了相关分析,建立相应的季节性ARIMA模型，运用所建模型对2023年进出口总额进行预测。研究结果表明:我国月度进出口贸易总额时间序列预测模型表现出明显季度性变化特征,通过模型精度对比,季节性ARIMA模型预测精度较高，结合预测结果可用于有关外贸等方面政策的制定，推动我国经济的进一步发展。

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毕业设计-宜居城市信息可视化平台 1.数据来源 1.1招聘信息   招聘信息的数据来源为智联招聘，首先构造出城市+工作职位的url，以便我们更好的搜索数据和解析页面数据。例如 （jl后边的是城市，kw为职位名）， 根据此url解析第一页获取工作数量，智联招聘一页最多显示60条工作职位的信息，一共显示90页，所以我们根据获取的工作数量来确定需要抓取数据的页数，条数大于90页的则获取90页，小于90页的则使用实际页数。然后根据页数构建出最终的url： 。最后抓取每一页上对应具体工作的url所对应的工作信息及其公司信息。统计出最大工资与最小工资的平均工资，中位数工资，以及工资和工作经验的关系等 1.2房租信息   房租信息数据主要来源于赶集网，同样首先构建出对应城市url，例如：http://{}.ganji.com/fang1/o{}/ （第一个{}表示城市的汉子拼音首字母，第二个{}为页数）

四、使用注意： 1.如果导入文件，只支持.xls文件，不支持.xlsx； 2.将excel中要用到的“sheet"改名"xls“； 3.用上次学生校名次作本次学生考号（我所在学校一直如此）。 其他看程序里的说明就行。

不确定性量化分析工具箱（ The Framework for Uncertainty Quantification），由苏黎世联邦理工学院学者研发。虽然官方已经开源，但亲测下载安装注册时总是难以成功，故上传此安装包（Matlab版本）。亲测不确定性量化分析的效率大大提高。

(1)、当相关系数为0时，X和Y两变量无关系 (2)、当X的值增大（减小），Y值增大（减小），两个变量为正相关，相关系数在0.00与1.00之间 (3)、当X的

成绩分析统计系统-VB编程毕业设计.doc