请问最后到底是怎么解决的？

pobs可以理解为经验分布cdf

set.seed(6) # for reproducibility
normal.cop <- normalCopula(c(0.6, 0.36, 0.6), dim=3, dispstr="un")
x <- rCopula(n, normal.cop) # "true" observations (simulated)
u <- pobs(x)                # pseudo-observations
## Inverting Kendall's tau
fit.tau <- fitCopula(normalCopula(dim=3, dispstr="un"), u, method="itau")
fit.tau
Call: fitCopula(copula, data = data, method = "itau")
Fit based on "inversion of Kendall's tau" and 200 3-dimensional observations.
Copula: normalCopula
rho.1  rho.2  rho.3
0.5269 0.2536 0.5558

我遇到的问题是，为什么在第二行normal.cop <- normalCopula(c(0.6, 0.36, 0.6), dim=3, dispstr="un")的时候要给定三个参数呢？他与后面用fitCopula求出的参数有什么关系呢？

u=pobs(data)
data是430列3行的数据，经过pobs以后变成了1000列三行，这是正常的吗？

我有整理garch-copula的操作说明，附带例子和截图，若需要可以加我qq535844430