बाइवेरिएट केस में पैरामीटर्स

gender डेटासेट को एक की जगह दो वैरिएबल्स से क्लस्टर किया जा सकता है, लेकिन इस कदम में अतिरिक्त जटिलता आती है। यूनिवेरिएट केस में, हमने देखा कि अनुमानित पैरामीटर्स की संख्या 6 है: 2 means, 2 standard deviations और 2 proportions.

जब हम एक और वैरिएबल जोड़ते हैं और क्रॉस टर्म को शून्य से भिन्न मानते हैं, तो हमें अब भी दो means का अनुमान लगाना होता है, लेकिन प्रत्येक mean दो मानों से बना होता है। इसके अलावा, covariance मैट्रिक्स 4 मानों से बनता है; संबंधित variances और क्रॉस टर्म।

हमें कुल कितने भिन्न मानों का अनुमान लगाना चाहिए?