copulaRandStudent

copulaRandStudent(rho, nu, count)

生成服从 t-Copula 依赖结构的二维随机向量。返回矩阵的每一行是一个二维样本，每一列均服从 (0, 1) 区间上的均匀分布。

t-Copula 在 Gaussian Copula 的对称依赖结构基础上引入自由度参数 nu，可用于模拟两端厚尾相关性。nu 越大，t-Copula 越接近 Gaussian Copula。

rho 数值标量或 2×2 数值矩阵，表示线性相关参数。若为标量，表示二维相关系数，取值范围为 (-1, 1)。若为矩阵，必须是正定相关系数矩阵，对角线元素为 1。

nu 正数，表示自由度参数。通常 nu 越小，尾部相关性越强；nu 较大时，结果接近 Gaussian Copula。

count 正整数，表示生成的样本数量。

返回一个 DOUBLE 类型矩阵，维度为 count × 2，所有元素均位于 (0, 1) 区间内。

setRandomSeed(seed=20260114)
u = copulaRandStudent(rho=0.5, nu=5, count=5)
shape(u)
// output: 5 :2

min(flatten(u)) > 0 && max(flatten(u)) < 1
// output: true

使用 2×2 相关系数矩阵作为 rho：

rho = [1.0, 0.5, 0.5, 1.0]$2:2
u = copulaRandStudent(rho=rho, nu=5.5, count=5)
shape(u)
// output: 5 :2

相关函数：copulaRandGaussian、copulaRandClayton、copulaRandFrank、copulaRandGumbel