Amostras de distribuições normais multivariadas
A normal multivariada é a distribuição mais importante em estatística multivariada. Aqui, você vai aprender a simular dados que seguem uma distribuição normal multivariada específica, gerando amostras de uma distribuição normal bivariada, com vetor de médias e matriz de variância-covariância definidos como:
$${\mu}={\begin{pmatrix} 2 \\ -2 \end{pmatrix}},\quad { \Sigma }={\begin{pmatrix} 9 & 5 \\ 5 & 4 \end{pmatrix}}$$
Para este exercício, e para o restante do capítulo, o vetor de médias e a matriz de variância-covariância serão pré-carregados para você como mu.sim e sigma.sim.
Este exercicio faz parte do curso
Distribuições de Probabilidade Multivariadas em R
Instruções do exercicio
- Gere 100 amostras da distribuição normal bivariada e atribua ao objeto
multnorm.sample. - Mostre as primeiras seis amostras.
- Crie um gráfico de dispersão das amostras geradas.
exercicio interativo prático
Tente este exercicio completando este código de exemplo.
# Generate 100 bivariate normal samples
multnorm.sample <- ___
# View the first 6 samples
___
# Scatterplot of the bivariate samples
plot(___)