Обчислення густини багатовимірного нормального розподілу

Для багатьох статистичних задач, як-от перевірка гіпотез, кластеризація та обчислення правдоподібності, потрібно знаходити густину заданого багатовимірного нормального розподілу. У цій вправі ви використаєте функцію dmvnorm(), щоб обчислити густини багатовимірного нормального розподілу із заданими середнім та матрицею дисперсій-коваріацій у кожній з точок ваших раніше згенерованих спостережень multnorm.sample.

Середнє та матриця дисперсій-коваріацій уже завантажені для вас як об'єкти mu.sim і sigma.sim.

Ця вправа є частиною курсу

Багатовимірні ймовірнісні розподіли в R

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Скористайтеся dmvnorm(), щоб обчислити висоти густини для 100 точок у multnorm.sample для двовимірного нормального розподілу.
Використайте scatterplot3d(), щоб побудувати 3D-розсіювання висот густини в кожній зі згенерованих точок вибірки.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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")

Редагувати та запускати код