我有两个变量，这是我的数据： https://www.dropbox.com/s/pxr1ql2lcxv2x6g/mydata.csv?dl=0 我想使用经验copula来估计一系列值（变量对）的概率。
这是我到目前为止所做的。使用伪观测，我创建了经验语系（ec）。
m <- pobs(mydata)
n <- 100
d <- 2
u <- matrix(runif(n*d), n, d)
ec <- C.n(u, X = m)
我创建了一个矩阵（变量对），该矩阵具有一系列要计算其概率的值。
v1 <- seq(from=-10, to=0, by=0.5)
v2 <- seq(from=5, to=25, by=0.5)
matrix <- matrix(nrow = 21, ncol = 41)
dimnames(matrix) = list(v1, v2)
使用mvdc函数构建双变量分布时，通常需要插入参数copula模型以及参数边际分布。但是，如果两者都是经验性的呢？换句话说，我该如何使用经验边际使用经验边际分布来做到这一点，并计算给定矩阵的概率？