统计模型的七大类：一：多元回归   在研究变量之间的相互影响关系模型时候，用到这类方法，具体地说：其可以定量地描述某一现象和某些因素之间的函数关系，将各变量的已知值带入回归方程可以求出因变量的估计值，从而可以进行预测等相关研究。  二、聚类分析    聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。  三、分类    分类是一种典型的有监督的机器学习方法，其目的是从一

在工程、水文和金融等各学科的研究中，总是会遇到很多变量，研究这些相互纠缠的变量间的相关关系是各学科的研究的重点。虽然皮尔逊相关、秩相关等相关系数提供了变量间相关关系的粗略结果，但这些系数都存在着无法克服的困难。例如，皮尔逊相关系数只能反映变量间的线性相关，而秩相关则更多的适用于等级变量。大多数情况下变量间的相关性非常复杂，而且随着变量取值的变化而变化，而这些相关系数都是全局性的，因此无法提供变量

基于Copula函数的风光功率联合场景生成 削减为6个场景 部分展示削减为5个场景 部分展示 风光等可再生能源出力的不确定性和相关性给系统的设计带来了极大的复杂性，若忽略这些因素，势必会在系统规划阶段引入次优决策风险。因此，在确定系统最佳配置方案时，必须要考虑风光出力的不确定性和相关性。 Copula 函数可以描述随机变量间的相关性，是把随机变量的联合分布函数与各自的边缘分布函数相

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一、简介 传统上，我们依靠相关矩阵来理解资产间的动态。然而，正如过去的市场崩盘所表明的那样，当风暴袭来时，许多模型都会陷入混乱。突然之间，相关性似乎趋于一致，而多样化这一经常被吹捧的风险管理口号似乎并没有提供什么庇护。 这种出乎意料的同步，即资产在经济低迷时期几乎完美和谐地移动，导致领先的金融公司和机构投资者越来越多地将注意力转向更复杂的工具来分析资产分布的尾部。这就是copula