二つの確率変数の相関を表すために、相関係数だけを使うと一次の相関しか分からない。もっと詳しい相関を解析するためにコピュラ(copula)を使う。
・コピュラは
Pr (X1 ≤ x1,…, Xn≤ xn )=F (x1,…,xn) =C (F1(x1),…, Fn(xn))
周辺分布関数F1,…,Fnを持つ連続なn変量同時分布関数をFとしたときの
Cがコピュラ
以下の図は二次元の場合のCの等高線の例だが、の左上が相関係数1に、右上が相関係数0に、左下が-1に対応している。
http://www.nowpublishers.com/product.aspx?product=ECO&doi=0800000005§ion=x1-59r4
どう応用するのかはまだあまり調べていない。