r - コピュラへの 2 つのパラメーター観測の適合

Question

2 つのパラメーターを含む 1 セットの観測があります。

コピュラにどのように適合させるか（コピュラのパラメータとマージン関数を推定する）？

マージン分布が対数正規分布で、コピュラがガンベル コピュラであるとします。

データは以下のとおりです。

1   974.0304 1010
2  6094.2672 1150
3  3103.2720 1490
4  1746.1872 1210
5  6683.7744 3060
6  6299.6832 3330
7  4784.0112 1550
8  1472.4288  607
9  3758.5728 1970
10 4381.2144 1350

Library(copula)
gumbel.cop <- gumbelCopula(dim=2)
myMvd <- mvdc(gumbel.cop, c("lnorm","lnorm"), list(list(meanlog = 7.1445391,sdlog=0.4568783), list(meanlog = 7.957392,sdlog=0.559831)))
x <- rmvdc(myMvd, 1000)
fit <- fitMvdc(x, myMvd, c(7.1445391,0.4568783,7.957392,0.559831))

meanlogとのsdlog値は、データ セットから取得されます。エラーメッセージ：

"Error in if (alpha - 1 < .Machine$double.eps^(1/3)) return(rCopula(n,  : 
 missing value where TRUE/FALSE needed"

与えられたデータでコピュラパラメータを選択する方法と、データセットから導出されたマージン分布は?