| 中文摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 引言 | 第9-15页 |
| ·课题研究的背景及意义 | 第9-10页 |
| ·课题的研究现状 | 第10-12页 |
| ·课题的研究目的 | 第12页 |
| ·本学位论文的结构安排 | 第12-13页 |
| ·本章小结 | 第13-15页 |
| 第二章 分布估计算法 | 第15-27页 |
| ·分布估计算法的理论背景 | 第15-16页 |
| ·分布估计算法的理论框架 | 第16-17页 |
| ·分布估计算法的分类 | 第17-25页 |
| ·离散分布估计算法 | 第18-22页 |
| ·连续分布估计算法 | 第22-25页 |
| ·基于 copula 理论的分布估计算法 | 第25-26页 |
| ·基于 copula 理论的分布估计算法主要思想 | 第25-26页 |
| ·基于 copula 理论的分布估计算法流程 | 第26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 高维 copula 构造法--pair-copula 分解法 | 第27-39页 |
| ·copula 理论 | 第27-29页 |
| ·copula 函数的定义 | 第27页 |
| ·copula 函数的基础性质 | 第27-28页 |
| ·Sklar 定理 | 第28-29页 |
| ·常用的 copula 函数 | 第29-31页 |
| ·椭圆 copula 函数 | 第29-30页 |
| ·阿基米德 copula 函数 | 第30-31页 |
| ·copula 函数的参数选择 | 第31-33页 |
| ·几种高维 copula 构造法 | 第33-37页 |
| ·一般构造法 | 第33-34页 |
| ·FNAC | 第34-35页 |
| ·PNAC | 第35页 |
| ·HNAC | 第35-36页 |
| ·pair-copula 方法 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 第四章 基于藤结构 pair-copula 分解法的分布估计算法 | 第39-49页 |
| ·pair-copula 分解法 | 第39-41页 |
| ·藤结构 | 第41-42页 |
| ·pair-copula 函数的选择 | 第42-43页 |
| ·算法描述 | 第43-44页 |
| ·算法中标准藤参数估计 | 第43页 |
| ·采样方法 | 第43-44页 |
| ·基于藤结构 pair-copula 分解的分布估计算法框架 | 第44页 |
| ·仿真实验 | 第44-47页 |
| ·基准测试函数 | 第44-45页 |
| ·实验基本设置 | 第45页 |
| ·实验结果分析 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 第五章 总结与展望 | 第49-51页 |
| ·本文工作总结 | 第49-50页 |
| ·展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-57页 |
| 致谢 | 第57-59页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第59-60页 |
