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Calcolare la densità della normale multivariata

Per molte attività statistiche, come i test d’ipotesi, il clustering e il calcolo della verosimiglianza, è necessario calcolare la densità di una specifica distribuzione normale multivariata. In questo esercizio userai la funzione dmvnorm() per calcolare le densità normali multivariate, con media e matrice varianza-covarianza specificate, in corrispondenza di ciascuna osservazione del campione multnorm.sample che hai generato in precedenza.

La media e la matrice varianza-covarianza sono già caricate come oggetti mu.sim e sigma.sim.

Questo esercizio fa parte del corso

Distribuzioni di probabilità multivariate in R

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Istruzioni dell'esercizio

  • Usa dmvnorm() per calcolare le altezze della densità dei 100 campioni in multnorm.sample per una normale bivariata.
  • Usa scatterplot3d() per visualizzare uno scatterplot 3D delle altezze della densità in ciascun punto del campione generato.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# 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")
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