Échantillons de lois normales multivariées
La loi normale multivariée est la distribution la plus importante en statistiques multivariées. Ici, vous allez apprendre à simuler des données qui suivent une loi normale multivariée donnée en générant des échantillons d'une loi normale bivariée, avec une moyenne et une matrice de variance-covariance spécifiées comme suit :
$${\mu}={\begin{pmatrix} 2 \\ -2 \end{pmatrix}},\quad { \Sigma }={\begin{pmatrix} 9 & 5 \\ 5 & 4 \end{pmatrix}}$$
Pour cet exercice, et pour le reste du chapitre, la moyenne et la matrice de variance-covariance seront préchargées pour vous sous les noms mu.sim et sigma.sim.
Cet exercice fait partie du cours
<cours>Lois de probabilité multivariées en R</cours>Instructions de l’exercice
- Générez 100 échantillons de la loi normale bivariée et assignez-les à l'objet
multnorm.sample. - Affichez les six premiers échantillons.
- Créez un nuage de points à partir des échantillons générés.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Generate 100 bivariate normal samples
multnorm.sample <- ___
# View the first 6 samples
___
# Scatterplot of the bivariate samples
plot(___)