Próbki z wielowymiarowego rozkładu normalnego
Wielowymiarowy rozkład normalny to najważniejszy rozkład w statystyce wielowymiarowej. W tym ćwiczeniu nauczysz się symulować dane zgodne z określonym wielowymiarowym rozkładem normalnym – wygenerujesz próbki z dwuwymiarowego rozkładu normalnego o następującym wektorze średnich i macierzy kowariancji:
$${\mu}={\begin{pmatrix} 2 \\ -2 \end{pmatrix}},\quad { \Sigma }={\begin{pmatrix} 9 & 5 \\ 5 & 4 \end{pmatrix}}$$
W tym ćwiczeniu, a także w pozostałej części rozdziału, wektor średnich i macierz kowariancji będą wczytane jako mu.sim i sigma.sim.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Wielowymiarowe rozkłady prawdopodobieństwa w R
Instrukcje do ćwiczenia
- Wygeneruj 100 próbek z dwuwymiarowego rozkładu normalnego i przypisz je do obiektu
multnorm.sample. - Wyświetl pierwszych sześć próbek.
- Utwórz wykres rozrzutu wygenerowanych próbek.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Generate 100 bivariate normal samples
multnorm.sample <- ___
# View the first 6 samples
___
# Scatterplot of the bivariate samples
plot(___)