«multivariate-normal» 태그된 질문

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공동 신뢰 구간 계산을위한 가우스 상관 불평등의 결과
Quanta Magazine의이 흥미로운 기사에 따르면, "오래된 증거, 발견 및 거의 잃어버린 증거" 는 다변량을 갖는 벡터 가 주어진다는 것이 증명되었습니다 가우스 분포와 주어진 구간 은 의 해당 성분의 평균을 중심으로 한 다음I 1 , … , I n xx=(x1,…,xn)x=(x1,…,xn)\mathbf{x}=(x_1,\dots,x_n)I1,…,InI1,…,InI_1,\dots,I_n xx\mathbf{x} p(x1∈I1,…,xn∈In)≥∏i=1np(xi∈Ii)p(x1∈I1,…,xn∈In)≥∏i=1np(xi∈Ii)p(x_1\in I_1, \dots, x_n\in I_n)\geq \prod_{i=1}^n p(x_i\in I_i) (가우시안 상관 …

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다변량 정규 분포의 Quantile (isolines?)을 결정하는 방법
다변량 분포의 Quantile을 계산하는 방법에 관심이 있습니다. 그림에서, 주어진 단 변량 정규 분포 (왼쪽)의 5 %와 95 % Quantile을 그렸습니다. 올바른 다변량 정규 분포의 경우, 아날로그가 밀도 함수의베이스를 둘러싸는 아이소 라인이라고 상상합니다. 아래는 패키지를 사용하여 이것을 계산하려는 시도의 예 mvtnorm이지만 성공하지는 못했습니다. I이이 다변량 밀도 함수의 결과의 컨투어를 계산함으로써 수행 …

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최대 가능성 추정기-다변량 가우스
문맥 다변량 가우스는 머신 러닝에서 자주 나타나며 다음 결과는 많은 ML 서적과 과정에서 파생되지 않고 사용됩니다. 행렬의 형태로 주어진 데이터 치수의 , 우리는 데이터를 따른다고 가정하면 -variate 가우시안 변수와 분포 평균 ( ) 및 공분산 행렬 ( ) 최대 가능성 추정치 는 다음과 같이 제공됩니다.XX\mathbf{X} m×pm×p m \times ppppμμ\mup×1p×1p \times …

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관절 분포가 다변량 정규 인 경우 왜 Pearson의 ρ가 완전한 연관성 측정치입니까?
이 주장은 이 질문 에 대한 최고의 응답으로 제기되었습니다 . 나는 '왜'질문이 새로운 스레드를 보장하기에 충분히 다르다고 생각합니다. 인터넷 검색의 "완전한 연관성 측정"으로 인한 조회수는 없었으며 해당 문구가 무엇을 의미하는지 잘 모르겠습니다.


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다변량 가우스 분포에서 값 생성
I는 현재의 시뮬레이션 값을 시도하고 NNN 차원 랜덤 변수 XXX 의 평균 벡터 다변량 정규 분포를 갖는 μ=(μ1,...,μN)Tμ=(μ1,...,μN)T\mu = (\mu_1,...,\mu_N)^T 및 공분산 행렬 SSS . 역 CDF 방법과 유사한 절차를 사용하고 싶습니다. 먼저 NNN 차원의 균일 랜덤 변수 생성 한 UUU다음이 분포의 역 CDF에 연결하여 값 X 를 생성 하고 …

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정규 확률 변수의 합이 정규화되기 위해 결합 정규성이 필요한 조건입니까?
관련 질문에 대한 이 답변에 대한 주석 에서 사용자 ssdecontrol과 Glen_b 는 합계 X + Y 의 정규성을 주장하는 데 XXX 와 의 공동 정규성이 필요한지 여부를 물었습니다 . 물론 관절의 정상 성도 충분 합니다. 이 보충 질문은 거기에서 다루어지지 않았으며 아마도 그 자체로 고려할 가치가 있습니다.YYYX+YX+YX+Y 공동 정규성은 한계 …

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