Multivariate normal distributions से सैंपल
मल्टीवेरिएट नॉर्मल, मल्टीवेरिएट स्टैटिस्टिक्स में सबसे महत्वपूर्ण डिस्ट्रीब्यूशन है. यहाँ आप एक निर्धारित मल्टीवेरिएट नॉर्मल डिस्ट्रीब्यूशन से डेटा सिम्युलेट करना सीखेंगे. इसके लिए आप बाइवेरेट नॉर्मल डिस्ट्रीब्यूशन से सैंपल जनरेट करेंगे, जिसका माध्य और वैरिएंस-कोवैरेएंस मैट्रिक्स इस प्रकार दिया है:
$${\mu}={\begin{pmatrix} 2 \\ -2 \end{pmatrix}},\quad { \Sigma }={\begin{pmatrix} 9 & 5 \\ 5 & 4 \end{pmatrix}}$$
इस अभ्यास और पूरे अध्याय में, आपके लिए माध्य और वैरिएंस-कोवैरेएंस मैट्रिक्स पहले से mu.sim और sigma.sim के रूप में लोड रहेंगे.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
R में Multivariate Probability Distributions
अभ्यास निर्देश
- बाइवेरेट नॉर्मल डिस्ट्रीब्यूशन से 100 सैंपल जनरेट करें और उन्हें ऑब्जेक्ट
multnorm.sampleको असाइन करें. - पहले छह सैंपल प्रिंट करें.
- जनरेट किए गए सैंपल का एक स्कैटर प्लॉट बनाएँ.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Generate 100 bivariate normal samples
multnorm.sample <- ___
# View the first 6 samples
___
# Scatterplot of the bivariate samples
plot(___)