เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

การคำนวณความหนาแน่นของการแจกแจงปกติหลายตัวแปร

งานทางสถิติหลายประเภท เช่น การทดสอบสมมติฐาน การจัดกลุ่ม และการคำนวณ likelihood ล้วนต้องอาศัยการคำนวณความหนาแน่นของการแจกแจงปกติหลายตัวแปร ในแบบฝึกหัดนี้ จะใช้ฟังก์ชัน dmvnorm() เพื่อคำนวณความหนาแน่นของการแจกแจงปกติหลายตัวแปรที่กำหนดค่าเฉลี่ยและเมทริกซ์ความแปรปรวนร่วมไว้ โดยคำนวณที่แต่ละจุดสังเกตจากตัวอย่างที่สร้างไว้ก่อนหน้า ซึ่งก็คือ multnorm.sample

ค่าเฉลี่ยและเมทริกซ์ความแปรปรวนร่วมถูกโหลดไว้ให้แล้วในออบเจกต์ mu.sim และ sigma.sim

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การแจกแจงความน่าจะเป็นหลายตัวแปรใน R

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • ใช้ dmvnorm() เพื่อคำนวณค่าความสูงของความหนาแน่นของตัวอย่าง 100 จุดใน multnorm.sample สำหรับการแจกแจงปกติสองตัวแปร
  • ใช้ scatterplot3d() เพื่อพล็อตกราฟกระจายสามมิติของค่าความสูงความหนาแน่นที่แต่ละจุดตัวอย่างที่สร้างขึ้น

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# 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")
แก้ไขและรันโค้ด