Вычисление плотности многомерного нормального распределения

Многие статистические задачи — такие как проверка гипотез, кластеризация и вычисление правдоподобия — требуют расчёта плотности заданного многомерного нормального распределения. В этом упражнении вы воспользуетесь функцией dmvnorm(), чтобы вычислить значения плотности многомерного нормального распределения с заданным вектором средних и матрицей ковариаций для каждого наблюдения из ранее сгенерированной выборки multnorm.sample.

Вектор средних и матрица ковариаций уже загружены как объекты mu.sim и sigma.sim.

Это упражнение является частью курса

Многомерные вероятностные распределения в R

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Используйте dmvnorm(), чтобы вычислить высоты плотности для 100 наблюдений из multnorm.sample в случае двумерного нормального распределения.
Используйте scatterplot3d(), чтобы построить трёхмерную диаграмму рассеяния высот плотности в каждой из сгенерированных точек выборки.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# 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")

Редактировать и запускать код