欢迎使用copent包

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copent包0.3版已在CRAN共享，
1. 增加了多元正态性检验功能（mvnt函数）；
2. 增加了copent函数的异常处理机制，在tie的情况下不再返回inf，而是返回合理的估计值。

欢迎继续使用，并反馈意见建议。

去年我在R全球官方大会useR!2021上作了个regular talk，介绍copent包的实现和使用方法。现分享报告的视频和slides如下，希望有助于大家参考使用：
* 视频：       youtube https://www.youtube.com/watch?v=5IKm9MHGoDM
     腾讯视频 https://v.qq.com/x/page/t3258j8v2ro.html
*slides
      https://majianthu.github.io/useR2021.pdf

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copent包0.4版已上传至CRAN，可在R环境下直接安装。本版增加了基于copula熵的非参数多变量双样本检验（Two-sample test）功能，该功能比同类方法具有更好的检验能力。

目前，本包已包含熵估计、Copula熵（互信息）估计、传递熵估计，条件互信息估计（条件独立性检验）、多元正态性检验和双样本检验等功能。

另，copent包python版在PyPI同步更新到0.4.1版，具有同样功能。

欢迎安装使用，并反馈意见。

copent包被列入CRAN Task Views的Distributions主题的Copulas部分
https://cran.r-project.org/web/views/Distributions.html#Copulas

新研究的基于copula熵的变点检测（change point detection）功能的R语言实现见：
https://github.com/majianthu/cpd

python版copent已增加此功能函数。

相关论文见：
https://arxiv.org/abs/2403.07892
https://chinaxiv.org/abs/202403.00099

厉害，大神。

majianthu 发表于 2020-5-12 10:00
上个月我在CRAN发布了copent包，用于估计copula熵，可以用来做关联分析（代替皮尔逊相关系数）、变量选择（ ...

好的好的好的好的好的