在r中使用copula处理自己的数据

我在R之外创建了一些模拟数据，例如一个矩阵，有三列，每列有10000个值，每个值的概率相等。数据摘录如下

    Total1  Total2  Total3
1   448824  7895.13 42233
2   297701  8068.44 37376
3   399065  4823.11 10423
4   425672  7567.62 65052
5   487482  7360.86 74758
6   400459  4344.44 39242
7   504143  7336.72 42842

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我想在这三个变量之间定义我自己的相关矩阵，这三个变量由列中的数据表示，并使用R中的copula函数生成聚合分布。我是否需要先将每列中的10000个值转换为分布，然后才能在copula中使用它，在copula包中创建一个用户定义的分发作为margin对象？文档中说，用户定义的发行版，例如fancy，可以用作保证金，前提是DFANCE、PFANCE和QFANCE可用。那么，我如何为我的10000个值中的每一个创建三个用户定义的分布，然后如何应用copula（例如，使用我自己指定的3x3相关矩阵的正态分布）来创建聚合分布？

你的问题不清楚：你只想拟合某个copula家族的copula：：fitCopula应该足够了，你不需要利润，或者你也希望从copula中取样，在这种情况下，你仍然不需要利润，或者从联合分布中取样，是吗？谢谢你的回复。我想创建联合分布，然后计算该联合分布的统计数据，例如百分位数，还可能从联合分布中取样。在创建联合分布时，我想指定相关矩阵并尝试不同的copula，以查看更改相关矩阵和copula对联合分布的影响。最简单的可能是分离copula和边距：使用copula拟合copula：：fitCopula到一些copula族，例如，Gaussian，用MASS:：fitdistr（一次一维）将边距拟合到某些分布族；然后，您可以将它们与copula:：mvdc组合起来。谢谢。我会试试看我的进展如何。