Výpočet hustoty vícerozměrného normálního rozdělení

Při mnoha statistických úlohách, jako je testování hypotéz, shlukování nebo výpočet věrohodnosti, potřebuješ určit hustotu zadaného vícerozměrného normálního rozdělení. V tomto cvičení použiješ funkci dmvnorm() k výpočtu hustot vícerozměrného normálního rozdělení se zadanou střední hodnotou a varianční-kovariační maticí pro každé pozorování z dříve vygenerovaného vzorku multnorm.sample.

Střední hodnota a varianční-kovariační matice jsou pro tebe předem načteny jako objekty mu.sim a sigma.sim.

Toto cvičení je součástí kurzu

Multivariate Probability Distributions in R

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Pomocí dmvnorm() vypočítej hodnoty hustoty pro 100 vzorků v multnorm.sample pro bivariátní normální rozdělení.
Pomocí scatterplot3d() vykresli 3D bodový graf hodnot hustoty v každém z vygenerovaných bodů vzorku.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Calculate density
multnorm.dens <- dmvnorm(multnorm.sample, mean = ___, sigma = ___)

# Create scatter plot of density heights 
___(cbind(___),    
               color="blue", pch="", type = "h",             
                              xlab = "x", ylab = "y", zlab = "density")

Upravit a spustit kód