GAMMA分布 如何用copula拟合联合分布？

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各位R爱好者，
想求两个指标的联合分布，我已得出边际分布都是gamma分布，现在想用Achimedean copulas 常见的三个函数拟合其联合分布，完全不知如何下手，应该求哪些参数？使用哪个copula函数？最后联合分布的结果如何表达？
已经闭门造车很久，没有进展，所以来论坛请教各位！
ps：fitCopula(copula, data, method="mpl", start=NULL, lower=NULL, upper=NULL,
          optim.control = list(NULL), optim.method = "BFGS",
          estimate.variance = TRUE)
其中举例时data都是通过已知的copula随机生成的，可我本来就是要求copula的，数据如何而来？

library("copula")
shape1=0.69647651
rate1=0.010729039
shape2=0.9635694881
rate2=0.0021278487
n<-500
cop<-claytonCopula(5,dim=2)
u<-rgamma(n,shape=shape1,scale=rate1)
v<-rgamma(n,shape=shape2,scale=rate2)
g<-fitCopula(cbind(pgamma(u,shape=shape1,scale=rate1),pgamma(v,shape=shape2,scale=rate2)),cop,optim.control=list(trace=TRUE,maxit=2000),method="ml");g

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关键词：Copula opula gamma 联合分布 GAM Copula 拟合 gamma 联合分布

我的程序不对，不知正确应该是怎样？
而且得到的参数，如何用到生成元，用到联合分布表达式中

参考copula包中的Mvdc和fitMvdc,不过具体gamma分布的参数我不知道怎么写，所以得你自己写了

但是copula包中的Mvdc是通过copula随机生成一个多元分布的呢，也不是用实测数据

通过摸索已经得到联合函数了
和各位分享一下
首先通过kendall tau 计算出阿基米德各种类型copula的参数，如gumbel
calibKendallsTau(gumbel.cop, cor(cbind(u,v), method="kendall"))
再用mvdc多元函数表示出来
Cop.gumbel<-archmCopula(family="gumbel",dim=2,param=cg)  #gumbel
myMvdg<-mvdc(copula=Cop.gumbel,margins=c("gamma","gamma"),paramMargins=list(list(shape=shape1,rate=rate1),list(shape=shape2,rate=rate2)))

看pdf的帮助两个月解决不了是不可能的！！！

学习了，谢谢

学习了，不错啊啊

既然已经知道分布是Gamma分布的话
那可以把你的数据根据Gamma分布的分布函数进行概率转化
然后再把转换后的数据代入copula函数中进行极大似然估计
这样我们就可以得到copula函数的参数

我想问一下
首先通过kendall tau 计算出阿基米德各种类型copula的参数，如gumbel
calibKendallsTau(gumbel.cop, cor(cbind(u,v), method="kendall"))
再用mvdc多元函数表示出来
Cop.gumbel<-archmCopula(family="gumbel",dim=2,param=cg)  #gumbel
myMvdg<-mvdc(copula=Cop.gumbel,margins=c("gamma","gamma"),paramMargins=list(list(shape=shape1,rate=rate1),list(shape=shape2,rate=rate2)))

你是用什么软件做的？