Вибірки з багатовимірних нормальних розподілів
Багатовимірний нормальний розподіл — найважливіший у багатовимірній статистиці. Тут ви навчитеся імітувати дані, що відповідають заданому багатовимірному нормальному розподілу, генеруючи вибірки з двовимірного нормального розподілу з таким вектором середніх і матрицею коваріацій:
$${\mu}={\begin{pmatrix} 2 \\ -2 \end{pmatrix}},\quad { \Sigma }={\begin{pmatrix} 9 & 5 \\ 5 & 4 \end{pmatrix}}$$
Для цієї вправи та впродовж усього розділу вектор середніх і матриця коваріацій будуть заздалегідь завантажені для вас як mu.sim і sigma.sim.
Ця вправа є частиною курсу
Багатовимірні ймовірнісні розподіли в R
Інструкції до вправи
- Згенеруйте 100 вибірок з двовимірного нормального розподілу та присвойте їх об'єкту
multnorm.sample. - Виведіть перші шість елементів вибірки.
- Побудуйте точкову діаграму згенерованих спостережень.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Generate 100 bivariate normal samples
multnorm.sample <- ___
# View the first 6 samples
___
# Scatterplot of the bivariate samples
plot(___)