Copula二维最全代码，包括边缘分布的拟合寻优，联合分布的拟合寻优及蒙特卡洛数据模拟代码
案例包括4部分：
1-变量x1的边缘部分拟合，提供了正态分布、对数正态分布、伽马分布、威布尔分布、指数分布、瑞利分布等6种常见边缘分布（仅支持正数），6种分布的ks检验及寻优确定x1的最优边缘分布
2-变量x2的边缘部分拟合，其他同1
3-copula的拟合寻优，具体包括Gaussian、t、Frank、Gumbel、Clayton等5种常用copula函数，计算内容包括偏度、峰度，copula参数的拟合，5种copula的上下尾部相关系数，5种copula的AIC和BIC值，Kendall秩相关系数和Spearman秩相关系数，Copula的密度函数和分布函数图，根据平方欧氏距离求取最优copula
4-根据前3步得到的结果，进行蒙特卡洛模拟及等概率转换得到实际尺度下的数据结果
matlab代码，笔者根据大量顾客的各种需求总结而成，备注非常详细，根据自己需要修改案例数据即可
温馨提示：此单为最全2维copula代码，代码可以正常运行
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