Stichproben aus multivariaten Normalverteilungen
Die multivariate Normalverteilung ist die wichtigste Verteilung in der multivariaten Statistik. Hier lernst du, Daten zu simulieren, die einer vorgegebenen multivariaten Normalverteilung folgen, indem du Stichproben aus einer bivariaten Normalverteilung erzeugst, deren Mittelwert und Varianz-Kovarianz-Matrix wie folgt gegeben sind:
$${\mu}={\begin{pmatrix} 2 \\ -2 \end{pmatrix}},\quad { \Sigma }={\begin{pmatrix} 9 & 5 \\ 5 & 4 \end{pmatrix}}$$
Für diese Übung und den Rest des Kapitels werden der Mittelwert und die Varianz-Kovarianz-Matrix für dich als mu.sim und sigma.sim vorab geladen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Multivariate Wahrscheinlichkeitsverteilungen in R</Kurs>Übungsanweisungen
- Erzeuge 100 Stichproben aus der bivariaten Normalverteilung und weise sie dem Objekt
multnorm.samplezu. - Gib die ersten sechs Stichproben aus.
- Erstelle ein Streudiagramm der erzeugten Stichproben.
Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Generate 100 bivariate normal samples
multnorm.sample <- ___
# View the first 6 samples
___
# Scatterplot of the bivariate samples
plot(___)