Vzorky z vícerozměrných normálních rozdělení

Vícerozměrné normální rozdělení je nejdůležitějším rozdělením v mnohorozměrné statistice. V tomto cvičení se naučíš simulovat data odpovídající zadanému vícerozměrnému normálnímu rozdělení – konkrétně vygeneruješ vzorky z bivariátního normálního rozdělení se střední hodnotou a rozptylově-kovariační maticí definovanými takto:

$${\mu}={\begin{pmatrix} 2 \\ -2 \end{pmatrix}},\quad { \Sigma }={\begin{pmatrix} 9 & 5 \\ 5 & 4 \end{pmatrix}}$$

Pro toto cvičení i zbytek kapitoly jsou střední hodnota a rozptylově-kovariační matice předem načteny jako mu.sim a sigma.sim.

Vygeneruj 100 vzorků z bivariátního normálního rozdělení a ulož je do objektu multnorm.sample.
Vypiš prvních šest vzorků.
Vytvoř bodový graf vygenerovaných vzorků.

.css-6su6fj{-webkit-flex-shrink:0;-ms-flex-negative:0;flex-shrink:0;}cvičení

Pokyny

cvičení